1.1.5Реализация методов факторного анализа в пакете spss

В ППП «SPSS» наряду с методом главных компонент и методами факторного анализа: максимального правдоподобия и центроидным реализованны методы, основанные на итерационных процедурах вычисления общностей. Суть методов при использовании корреляционной матрицы состоит в нахождении заданного числа главных компонент редуцированной матрицы , в которой стоящие на диагонали неизвестные общности заменяют некоторыми нулевыми приближениями (например, оценками квадратов множественных коэффициенов корреляции); после нахождения нулевых приближений оценок нагрузок пересчитывают оценки общностей и переходят к следующей итерации; итерации продолжают до тех пор, пока не превышено максимальное число итераций или изменение в общностях меньше заданного.

В ППП реализованны следующие наиболее типичные стратегии вращения факторного пространства (current rotation), обеспечивающие максимально возможную концентрацию дисперсии исходных данных на координатных осях выделенных факторов и облегчающие предметную интерпретацию факторов: «варимакс» (максимизирует различие столбцов матрицы нагрузок и тем самым обеспечивает разделение факторов за счет уменьшения числа исходных переменных, связанных с каждым фактором); «квартимакс» (максимизирует различие строк матрицы нагрузок и тем самым уменьшает число факторов, связанных с каждой переменной); «биквартимакс» (максимизирует различие и столбцов и строк матрицы нагрузок)

В ППП также предусмотрен расчет матрицы значений общих факторов для каждого наблюдения (factor scores button), которая может использоваться в двух направлениях: при построении регрессии признаков на факторы и при проведении классификации наблюдений в факторном пространстве.