25. Необхідність у формуванні нових ознак. Побудова логічних умов для нової ознаки.

Кожному елементові дослідження множини притаманні певні властивості (ознаки), скажімо, стать, вік, задоволеність умовами праці. Кожний об'єкт має певне значення за кожною ознакою. Так, наприклад, кожний робітник має одне з двох можливих значень ознаки «Стать» (чоловіча або жіноча), одне з трьох можливих значень ознаки «Задоволеність умовами праці», певне значення ознаки «Вік». Як правило, для спрощення обробки всі значення ознак кодують числами. Таким чином, дані для обробки являють собою матрицю чисел.

Неможливо перелічити всі можливі значення ознак, заданих в метричних шкалах, а отже, неможливо і безпосередньо побудувати одновимірну таблицю. За таких обставин усі можливі значення ознаки розбивають на інтервали, а потім будують таблицю.

Наприклад, при факторному аналізі перевірка гіпотези про те, що існує невелика кількість чинників, які впливають на вимірювані параметри, ці чинники(нові ознаки) не можна виміряти безпосередньо, вони є лінійними комбінаціями поверхневих, вбирають в себе більшу частину заг. мінливості спостережуваних ознак і тому передають осн. частину інформації, отриманої в початкових спостереженнях. Такі виявлені фактори наз. загальними, бо вони впливають на всі ознаки, а не на одну ознаку чи її групу.

Тому, для того, щоб уникнути великої кількості помилок (наприклад, невідповідність ознак), припускають існування іншої, третьої ознаки. Якщо є дві скорельовані ознаки і ця кореляція не пояснюється як причино – наслідкова(коефіцієнт Гудмана), то можна висунути припущення про існування третьої ознаки(прихованої), такої, яку не можна спостерігати чи виміряти – це фактор, що визначає наявність кореляції. Якщо встановлено кореляцію між двома ознаками, то це не означає, що визначено причинний зв'язок між ними, а лише те, що одна з ознак частково спричинила іншу чи обидві ознаки і є наслідком деяких спільних для них причин. Крім того, коефіцієнти часткової кореляції дають змогу оцінити зв'язок між двома ознаками, усуваючи вплив однієї або декількох інших ознак. Якщо після усунення впливу третьої ознаки коефіцієнт кореляції між двома ознаками збільшується, то третя ознака ослаблює зв'язок, а якщо зменшується, то саме ця третя ознака певною мірою спричиняє наявність цього зв'язку (тобто зв'язок, можливо, є лише наслідком впливу цієї третьої ознаки). Обсяг обчислень зростає з кількістю тих ознак, вплив яких бажають усунути. Силу спільного зв'язку сукупності ознак дає змогу оцінити коефіцієнт множинної кореляції.

Формат записи блока следующий:

Название признака Текст вопроса Тип шкалы Список альтернатив

Условия (в формате ОСА for Windows)

Иначе (указывается обязательно для всех шкал).

Тип шкалы указывается также как и в паспорте ОСА – буквами английского алфавита.

M - метрическая шкала. O – порядковая шкала. N – номинальная шкала. J – номинальная шкала с совместимыми альтернативами. Если тип шкалы номинальный с совместимыми альтернативами, через пробел после символа j необходимо указать количество альтернатив. Следует заметить, что новые признаки можно строить на основе ранее созданных, в том же самом задании.

Составляя задание, Вы можете вместо номера признака использовать его имя. Это позволяет использовать стандартные для Вас перекодировки в любом массиве, составив их один раз. Имя признака записывается в квадратных скобках. Конечно, не следует использовать квадратные скобки в именах признаков.