Факторный анализ — различия между версиями
Admin (обсуждение | вклад) м (→Этапы) |
Admin (обсуждение | вклад) м |
||
Строка 2: | Строка 2: | ||
'''Фактор''' (factor) – латентная переменная, конструируемая таким образом, чтобы можно было объяснить корреляцию между набором имеющихся переменных. | '''Фактор''' (factor) – латентная переменная, конструируемая таким образом, чтобы можно было объяснить корреляцию между набором имеющихся переменных. | ||
+ | |||
+ | == Типы факторного анализа == | ||
+ | Различают следующие противоположные типы факторного анализа: | ||
+ | * По характеру связи исследуемых факторов и результативных показателей: | ||
+ | ** '''Детерминированный''' – методика исследования влияния факторов, связь которых с результативными показателями носит функциональный характер, т.е. результативный показатель представлен в виде произведения, частного, алгебраической суммы факторов. | ||
+ | ** '''Стохастический''' – методика исследования факторов, связь которых с результативными показателями является вероятностной (корреляционной). | ||
+ | * По способу ведения исследования: | ||
+ | ** '''Прямой''' – исследование ведется от общего к частному (дедуктивный способ). | ||
+ | ** '''Обратный''' – исследование ведется от частного к общему (индуктивный способ). | ||
+ | * По количеству исследуемых уровней подчиненности: | ||
+ | ** '''Одноступенчатый''' – исследуются факторы одного уровня (ступени) подчиненности, без их детализации на составные части. | ||
+ | ** '''Многоступенчатый''' – исследование проводится с детализацией факторов, таким образом изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности. | ||
+ | * По характеру изменений: | ||
+ | ** '''Статический''' – применяется при анализе на соответствующую дату. | ||
+ | ** '''Динамический''' – методика исследования причинно-следственных связей в динамике. | ||
+ | * По времени влияния факторов: | ||
+ | ** '''Ретроспективный''' – изучает причины прироста результативных показателей за прошлые периоды. | ||
+ | ** '''Перспективный''' – исследует поведение факторов и результативных показателей в перспективе. | ||
== Методы == | == Методы == |
Текущая версия на 20:30, 6 января 2018
Факторный анализ (англ. factor analysis) — группа многомерных методов, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных, обобщения и сокращения их числа. Предполагается, что известные переменные зависят от меньшего количества неизвестных переменных и случайной ошибки.
Фактор (factor) – латентная переменная, конструируемая таким образом, чтобы можно было объяснить корреляцию между набором имеющихся переменных.
Типы факторного анализа
Различают следующие противоположные типы факторного анализа:
- По характеру связи исследуемых факторов и результативных показателей:
- Детерминированный – методика исследования влияния факторов, связь которых с результативными показателями носит функциональный характер, т.е. результативный показатель представлен в виде произведения, частного, алгебраической суммы факторов.
- Стохастический – методика исследования факторов, связь которых с результативными показателями является вероятностной (корреляционной).
- По способу ведения исследования:
- Прямой – исследование ведется от общего к частному (дедуктивный способ).
- Обратный – исследование ведется от частного к общему (индуктивный способ).
- По количеству исследуемых уровней подчиненности:
- Одноступенчатый – исследуются факторы одного уровня (ступени) подчиненности, без их детализации на составные части.
- Многоступенчатый – исследование проводится с детализацией факторов, таким образом изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности.
- По характеру изменений:
- Статический – применяется при анализе на соответствующую дату.
- Динамический – методика исследования причинно-следственных связей в динамике.
- По времени влияния факторов:
- Ретроспективный – изучает причины прироста результативных показателей за прошлые периоды.
- Перспективный – исследует поведение факторов и результативных показателей в перспективе.
Методы
Методы факторного анализа различают в зависимости от подходов для нахождения коэффициентов значения факторов.
- Метод главных компонент.
- Метод невзвешенных наименьших квадратов.
- Обобщенный метод наименьших квадратов.
- Метод максимального правдоподобия.
- Альфа-факторный метод.
- Метод распознавания образов.
Этапы
- Постановка проблемы.
- Построение корреляционной матрицы - матрица корреляций между всеми возможными парами переменных
- Целесообразность выполнения факторного анализа определяется наличием корреляций между переменными.
- Критерий сферичности Бартлетта (Bartlett’s Test of Sphericity) проверяет нулевую гипотезу об отсутствии корреляций между переменными в генеральной совокупности.
- Критерий адекватности выборки Кайзера-Мейера-Олкина (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) позволяет проверить, насколько корреляцию между парами переменных можно объяснить другими переменными (факторами).
- Целесообразность выполнения факторного анализа определяется наличием корреляций между переменными.
- Выбор метода факторного анализа
- Определение числа факторов
- Вращение факторов
- Интерпретация факторов
- Вычисление значений факторов и отбор переменных-имитаторов
- Оценка качества модели