Классификация факторов и связь между отдельными видами факторов
Задачей факторного анализа является определение матрицы А. Матрица А называется факторным отображением илифакторной матрицей, а ее элементы аij – факторными нагрузками.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ. Факторная матрица – это матрица, столбцы которой состоят из нагрузок данного фактора на все переменные данной совокупности, а строки – из факторных нагрузок данной переменной.
При ортогональных факторах, которые мы до сих пор исключительно и рассматривали, элементы принимают значения между -1 и + 1. Если факторы не ортогональны, то элементы могут принимать большие значения. Здесь мы ограничимся только этим замечанием.
Каждый фактор характеризуется столбцом, каждая переменная – строкой матрицы А. Если факторная нагрузка значительно больше или меньше нуля, то принята упрощенная форма записи в виде крестика (X) в соответствующем месте факторного отображения (рис.8). Выражение «значительно больше или меньше нуля» здесь означает не ¹0в математическом смысле, обычно это значение по абсолютной величине превосходящее 0,3 или 0,4. При этом всеми другими нагрузками этого фактора пренебрегают, т. е. факторное отображение упрощается.
факторы
А B C U1 U2 U3 U4 U5 U6 U7 U8
´ | ´ | ´ | ||||||||
´ | ´ | ´ | ||||||||
´ | ´ | ´ | ||||||||
´ | ´ | ´ | ´ | |||||||
´ | ´ | ´ | ´ | |||||||
´ | ´ | ´ | ||||||||
´ | ´ | ´ | ||||||||
´ | ´ | ´ |
Общие характерные факторы
факторы
Генеральный фактор
Рис. 8. Схематическое изображение факторной матрицы
Важнейшие понятия ФА, связанные с дисперсией
В факторном анализе используется ряд понятий и зависимостей, тесно связанных с дисперсией. Анализируется дисперсия переменных, представленных в факторной матрице.
Дисперсия – это квадрат стандартного отклонения о2. В широком смысле дисперсия представляет собой один из показателей вариации или рассеивания.
В факторном анализе необходимо различать отдельные компоненты дисперсии.
Полная (единичная) дисперсия переменной раскладывается на отдельные компоненты, которые представляют собой квадраты факторных нагрузок. Для наглядности это разложение графически представлено на рис.9.
Суммы квадратов нагрузок общих факторов и называютсяобщей дисперсиейилиобщностью(commonality)hi2.Общность представляет собой ту часть единичной дисперсии переменной, которая коррелирует с другими переменными – является общей для ряда переменных, то есть которую можно приписать общим факторам. Она равна квадрату коэффициента множественной корреляции между переменной и общими факторами.
Если из 1 вычесть hi2,то останется доля дисперсии, обозначаемая ui2, которая соответствует квадрату нагрузки определенного характерного фактора и называется характерностью. Она представляет собой часть единичной дисперсии переменной, которая не связана с общими факторами.
Характерность ui2можно разбить на две составляющие, одна из которых, bi2, называется специфичностью, а другая, еi2, является дисперсией, обусловленнойошибкой, то есть является случайной, вызванной ошибками при организации измерений и неточностью наблюдений. Специфичность bi2 является той долей единичной дисперсии переменной, которая не связана с общими факторами, не может быть также сведена к ошибке и присуща лишь одной определенной переменной. Специфичность и общность образуют надежностьri2 (reliability). Надежность дополняет дисперсию ошибки до единицы. Общность не превышает надежности и равна ей только в случае нулевой специфичности.
Единичная (полная) дисперсия (по переменной i ) s2 =1 = 100% | |||||
Общность hi2 | Характерность ui2 | ||||
аi12 | аi22 | …………………. | аi n2 | Специфичность bi2 | Дисперсия ошибки еi2 |
Надежность ri2 | еi2 | ||||
Рис 9. Составляющие полной дисперсии
Общая дисперсия или дисперсия общих факторов составляетядро факторного анализа. Она может состоять из n компонентов – по числу общих факторов.
В связи с общей дисперсией и общими факторами вспомним о таком важном для факторного анализа понятии как факторная нагрузка (которую Тэрстоун называет такжекоэффициентом теста).
Факторная нагрузка – это мера «наполнения» переменной (теста) определенным фактором, мера, в соответствии с которой данный тест требуют для своего выполнения данного фактора, т. е. данного свойства или данной способности.
Факторная нагрузка – это коэффициент корреляции между данным тестом (переменной) и фактором. Чем выше эта корреляция, тем в большей степени, тест «наполнен» данным фактором и тем в большей степени является мерой этого фактора.
В терминах дисперсии факторная нагрузка интерпретируется следующим образом: квадрат каждой факторной нагрузки будет составлять ту долю общей дисперсии теста, которую можно приписать фактору, а сумма квадратов факторных нагрузок каждой строки редуцированной факторной матрицы равна общности данного теста (переменной).