Семинар3 Факторный анализ

Факторный анализ (SPSS)

Метод главных компонент

Задание 1

Скопируйте данные из Excel в SPSS (только значения столбцов с переменными, начиная со столбца Пол)

Задайте имена переменных в SPSS. Для этого в Excel скопируйте строку с названиями Параметров. Нажмите правой кнопкой на свободную ячейку, затем Специальная вставка

В открывшемся окне отметьте Транспонировать и нажмите ОК

Скопируйте получившийся столбец и вставьте в SPSS, в вкладку Представление Переменных.

Выделите все ячейки столбца метки и вставьте названия

Затем нажмите Анализ-Снижением размерности-Факторный анализ.

В открывшемся окне, перенесите все Параметры из правого окна в левое.

Нажмите кнопку Описательные

Поставьте флажки:

• Одномерные описательные – выводит средние значения и стандартные отклонения;

• Начальное решение – выводит названия переменных;

• Коэффициенты – выводит матрицу корреляций.

• Уровень значимости – выводит уровень значимости для матрицы корреляций

• КМО и критерий сферичности Бартлетта – показывает адекватность выборки.

Нажмите Продолжить.

Затем нажмите Извлечения. Здесь поставьте галочку График собственных значений и нажмите ОК.

Рассчитайте факторный анализ, нажав в окне Факторный анализ ОК

В открывшемся Окне вывод найдите График собственных значений.

На графике найдете точку, в которой график преломляется (в данном случае график без преломлений, но преломление происходит примерно в точке 4). Точка преломления показывает сколько факторов необходимо выделить, в данном случае 4 (можно меньше, можно больше)

Затем вернитесь в окно SPSS. И снова нажмите Анализ-Снижение размерности-Факторный анализ.

Нажмите Извлечения и отметьте Фиксировать количество факторов, укажите количество равное 4 (если оставить Основываясь на собственном значении, что программа выведет максимально возможное количество факторов)

Нажмите Продолжить.

Нажмите Вращения и выберите метод Варимакс

Нажмите Продолжить.

Нажмите Параметры. Отметьте Не выводить коэффициенты с низкими значениями и укажите значение 0,4 (модно 0,3). Затем отметьте Заменить средним и Отсортировать по величине

Нажмите Продолжить.

Вычислите факторный анализ – нажмите ОК.

Откроется окно Вывод. Здесь можно посмотреть таблицу со средними значениями, а также матрицу корреляций.

В таблицу Объяснительная статистика показано какой компонент имеет наибольшую нагрузку

В нашем случае компонент 1 – Пол имеет максимальную нагрузку равную 29,8% (столбец дисперсия).

Основное окно, которое нас интересует Повернутая матрица компонентов

В матрице указаны нагрузки параметров на компоненты (факторы). Если параметр входит в разные компоненты, то относим его к тому, где нагрузка больше (в нашем случае Стремление к доминированию относится к компоненту 1 и 3, но нагрузка к компоненту больше =0,636)

То есть мы получили 4 фактора

Фактор 1 включает Самопринятие, Принятие других и стремление к доминированию.

Фактор 2 включает Адаптация и пол

Фактор 3 включает Эмоциональную комфортность

Фактор 4 включает Интернальность

Задание 2.

Дайте название полученным факторам.

Дайте интерпретацию.

Задание 3.

Так как 2 фактора включают только по 1 параметру, то можно уменьшить количество факторов до 3 или 2.

Рассчитайте факторный анализ для 3 параметров.

Задание 4.

Опишите полученную матрицу компонентов.

Задание 5.

Рассчитайте корреляцию для полученных факторов.

Для этого сохраните факторы как переменные.

Нажмите Анализ – Снижение размерности – Факторный анализ. Нажмите Значения факторов и поставьте галочку Сохранить как переменные.

После этого в поле со значениями появятся новые столбцы – Переменные факторы.

Рассчитайте корреляцию для полученных параметров. Анализ-Корреляция-Парные.

Критерий адекватности выборки Кайзера-Мейера-Олкина (КМО)− величина, характеризующая степень применимости факторного анализа к данной выборке.

•Правило интерпретации этого критерия:

•≥0,9 -безусловная адекватность

•[0,8; 0,9)-высокая адекватность

•[0,7; 0,8)-приемлемая адекватность

•[0,6; 0,7)-удовлетворительная адекватность

•[0,5; 0,6)-низкая адекватность

•< 0,5 -факторный анализ неприменим к выборке.

Критерий сферичности Бартлетта− критерий многомерной нормальности для распределения переменных.

•Помимо нормальности критерий проверяет, отличаются ли корреляции от 0.

•Уровень значимости p<0,05 указывает на то, что данные вполне приемлемы для проведения факторного анализа.

Критерий КМО

Критерий Барлетта