Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Факторный анализ.doc
Скачиваний:
15
Добавлен:
13.03.2016
Размер:
311.81 Кб
Скачать

8.3.1. Значения факторов

Мы получили распределение исходных переменных по трем факторам и предложили смысловую интерпретацию этих факторов. Однако, это не вся процедура. Вспомните, при определении условий и опций факторного анализа мы еще «заказывали» вычисление значений факторов и сохранение этих значений.

Действительно, в соответствии с тремя отобранными факторам были сгенерированы три новые переменные, названные FAC1_1,FAC2_1иFAC3_1, которые и содержат вычисленныенормализованные значения факторов. По каждому из отобранных фактору для каждого опрошенного было рассчитано специальное факторное значение. Факторное значение, как правило, лежит в пределах от–3до+3.

Рассмотрим более пристально факторную переменную FAC1_1. Она включает следующие исходные переменные:S_4,S_7,S_12,S_13,S_14иS_15. В качестве смысловой метки для этого фактора мы выбрали выражение:"Враждебная позиция".Большое положительное значение фактораозначаетсогласие с утверждениями, ассоциированными с исходными переменными, то естьодобрение положений, входящих в этот фактор. Одобрение позиций, относящихся к первому фактору, по сути, выражает расистские взгляды.

Для подтверждения этого факта рассмотрим два примера. Анкета № 4характеризуется очень низким факторным значением в переменнойFAC1_1. Оно равно–2,0046. В данном случае можно сделать заключение о том, что здесь не наблюдается расистская направленность или она очень слаба. Соответственно этому должны вести себя и отдельные значения исходных переменных. И действительно, фактически имеем:

S_4 = 2

S_7 = 2

S_13 = 1

S_14 = 1

S_15 = 1

Анкета № 17, в отличие от наблюдения4, характеризуетсяочень высоким положительным значением первого фактора, который равен3,14772. Основываясь на этом значении, мы можем исходить из того, что здесь явно заметнаэкстремально-расистская позиция. Соответственно этому ведут себя и значения исходных переменных для этого наблюдения:

S_4 = 7

S_7 = 1

S_13 = 7

S_14 = 7

S_15 = 7

Переменная S_7в данном случае несколько провалилась, но она, как мы уже видели, является «пограничным» признаком.

Теперь рассмотрим факторную переменную FAC2_1. К ней относятся исходные переменные:S_1,S_2,S_5,S_8,S_9иS_11. В качестве метки для этого фактора мы выбрали выражение:"Доброжелательная позиция". Большое положительное значение фактора означает полное согласие с начальными утверждениями (семибалльная шкала). А полное согласие как раз и соответствует дружелюбному отношению к иностранцам. Попробуем убедиться в этом.

Та же самая анкета № 17характеризуетсяочень малым значением второго фактора, которое составляет–3,32655. Основываясь на значении этого фактора, включая и отрицательный знак, можно сделать вывод, чтоедва ли в этом случае присутствует доброжелательное отношение к иностранцам. Соответственным образом ведут себя и отдельные значения элементарных переменных:

S_1 = 1

S_2 = 1

S_5 = 1

S_8 = 2

S_9 = 4

S_11 = 6

В наблюдении 17 и следовало ожидать низкого значения фактора, так как здесь мы уже выявили высокое положительное факторное значение для факторной переменной FAC1_1. В таком случае говорят, что существуетотчётливая консистенция.

Противоположный случай. Анкета № 6 характеризуетсязначительным (в диапазоне –3 ↔ +3) положительным значением факторной переменной FAC2_1. Оно равно1,2344. Исходя из значения фактора, можно сделать вывод, что существует выраженное дружелюбное отношение к иностранцам. Соответственным образом ведут себя и отдельные значения элементарных переменных:

S_1 = 7

S_2 = 7

S_5 = 7

S_8 = 7

S_9 = 7

S_11 = 7

Рассмотрим и последнюю факторную переменную FAC3_1. К ней относятся исходные переменныеS_3,S_6,S_7иS_10. В качестве метки для этого фактора мы выбрали выражение:"Социальные страхи".Большое положительное значение фактора означает одобрение исходных утверждений. Таким образом, большие значении исходных переменных тождественно ярко выраженным социальным страхам. Рассмотрим для доказательства этого факта два примера.

Анкета № 5характеризуется очень низким значением факторной переменнойFAC3_1. Оно равно–1,66368. В этом случае наблюдаются очень слабые социальные страхи и едва ли на этом фоне можно ожидать враждебное отношение к иностранцам. Соответственно этому ведут себя и отдельные значения исходных переменных:

S_3 = 5

S_6= 2

S_7= 2

S_10= 1

Анкета № 43, напротив, в отличие от наблюдения5характеризуется очень высоким положительным факторным значением. Оно равно1,93123. Это свидетельствует об очень сильных социальных страхах. Соответственным образом ведут себя и отдельные значения исходных переменных:

S_3 = 7

S_6= 7

S_7= 7

S_10= 7

Как вы уже видели из описания переменных, файл данных Ausland_Rus.sav помимо «основных» переменных содержит ещё ряд дополнительных переменных, а именно:

Имя переменной

Значения переменной

Satisfaction

Удовлетворённость собственным местом в экономических отношениях

1. Да.

2. Нет.

3. Затрудняюсь ответить.

Activity

Социально-политическая активность

1. Да.

2. Нет.

3. Затрудняюсь ответить.

Status

Должность

1. Рабочий.

2. Специалист.

3. Служащий.

Birth

Год рождения

1. 1935 – 1940.

2. 1941 – 1950.

3. 1951 – 1960.

4. 1961 – 1970.

Sex

Пол

1. Женский.

2. Мужской.

Эти переменные можно использовать для того, чтобы устанавливать связи для факторных значений.

Самым распространённым методом для этого является разбиение факторных значений на четыре группы процентилей.

Покажем это на примере первого факторного значения (переменная FACl_l).

  • Выберите в меню команду:

Transform (Трансформировать)

Rank Cases... (Ранжировать записи)

Откроется диалоговое окно Rank Cases(Ранжировать записи).

  • Перенесите переменную FAC1_1 в список тестируемых переменных Variables

  • Нажмите кнопку Rank Types... (Типы иерархии)

Откроется диалоговое окно Rank Cases: Types(Ранжировать записи: Типы).

  • Деактивируйте опцию Rank (Ранг), установленную по умолчанию

  • Активируйте опцию Fractional rank as % (Дробный ранг как процентили)

  • Активируйте опцию Ntiles (Количество групп) и оставьте установленное по умолчанию количество групп равное 4

  • Подтвердите сделанные установки нажатием кнопки Continue (Далее)

  • Запустите вычисление кнопкой ОК

Будет создана переменная NFAC1_1, которая содержит значения 1 до 4 с примерно равномерной частотой.

  • Перейдите в редактор данных и измените имя переменной NFAC1_1на имя, отражающее смысл этой переменной, например – Animosities (Враждебность)

  • В поле Label (Метки) наберите «Враждебное отношение»

  • В поле Values (Значения) присвойте следующие метки:

~ 1 = Отсутствует.

~ 2 = Слабое.

~ 3 = Сильное.

~ 4 = Очень сильное.

Теперь создадим таблицу сопряженностидля новой переменной Animosities и переменной Status(Должность).

  • Выберите в меню команду:

Analyze (Анализ)

Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики)

Crosstabs... (Таблицы сопряженности)

Откроется диалоговое окно Crosstabs(Таблицы сопряженности).

  • Поместите переменную Statusв поле строк, а переменную Animosities – в поле столбцов

  • Нажмите кнопку Cells... (Ячейки)

Откроется диалоговое окно Crosstabs: Cell Display(Таблицы сопряженности: Отобразить в ячейках).

  • В поле Percentages (Проценты) активируйте опцию Row (Вывод процентных значений по строкам)

  • Подтвердите сделанные установки нажатием кнопки Continue (Далее)

  • Запустите вычисление кнопкой ОК

В окне просмотра появится следующая таблица сопряженности:

Таблица сопряженности Враждебное отношение к иностранцам * Должность

Должность

Итого

1. Рабочий.

2. Специалист.

3. Служащий.

Враждебное отношение к иностранцам

1. Отсутствует.

Частота

6

5

10

21

% по категории переменной Враждебное отношение к иностранцам

28,6%

23,8%

47,6%

100,0%

2. Слабое.

Частота

7

7

9

23

% по категории переменной Враждебное отношение к иностранцам

30,4%

30,4%

39,1%

100,0%

3. Сильное.

Частота

7

7

8

22

% по категории переменной Враждебное отношение к иностранцам

31,8%

31,8%

36,4%

100,0%

4. Очень сильное.

Частота

11

8

3

22

% по категории переменной Враждебное отношение к иностранцам

50,0%

36,4%

13,6%

100,0%

Итого

Частота

31

27

30

88

% по категории переменной Враждебное отношение к иностранцам

35,2%

30,7%

34,1%

100,0%

Враждебное отношение к иностранцам у рабочих и специалистов выражено ярче, чем у служащих. Однако тест по критерию Хи-квадрат демонстрирует о незначимом различии.