Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Факторный анализ: важный инструмент корреляционных исследований.




Факторный анализ — это статистический метод, при помощи которого психологи пытаются выявить математические конструкты, объясняющие связь (или корреляцию) между почти бесконечным количеством личностных черт. Например, факторный анализ можно провести на основе рейтинговых оценок собственной личности, полученных от группы, которая насчитывает несколько тысяч человек. Эта процедура должна показать, что люди, которые считают себя приветливыми, скорее всего, сообщат, что они разговорчивы и несколько импульсивны. Факторный анализ установит математическое соотношение между этими концептами и покажет, насколько тесно они связаны между собой в совокупности, из которой производилась выборка. Затем исследователь старается дать наиболее экономичное, или наиболее краткое, объяснение для обнаруженных корреляций. Считается, что элементы, которые сильно коррелируют, имеют общую причину (Loehlin, 1992).

В техническом отношении факторный анализ — это набор процедур, использующих матричную алгебру, которые максимизируют описание и объяснение вариации, уменьшая при этом количество переменных. В наших целях факторный анализ можно лучше всего изобразить как процедуру, которая помогает нам увидеть структуру связей между различными элементами данных. Мы получаем возможность «заглянуть внутрь» отдельной группы переменных и попытаться оценить структуру переменных независимо от любых связей, которые они имеют вне этой группы данных. Факторный анализ — это метод редукции данных.

В типовом современном факторно-аналитическом исследовании между чертами личности, например, такими как разговорчивость, уверенность в себе и приветливость, проводят корреляционное сравнение, пока они не дадут какой-то фактор первого порядка. Это математический конструкт, который не является статистически независимым. Согласно факторно-аналитическим понятиям, факторы первого порядка лишены ортогональности. Затем факторному анализу подвергают сами эти факторы первого порядка, делая сопутствующее предположение, что они дадут некоррелирующие результаты. Эти факторы второго порядка называют ортогональными, подразумевая, что они статистически независимы. Точный характер связи между факторами можно далее прояснить при помощи статистической процедуры, известной как факторное вращение, которая часто помогает уменьшить неопределенность.

Идентичную методику используют не все теоретики факторного анализа. Реймонд Кэттелл (1905-1998), известный теоретик черт личности, полагал теоретически оправданным исходить из корреляции факторов, поскольку считал, что прибегать к ортогональности значит искусственно ограничивать реальный мир. Однако в большинстве случаев теоретики факторного анализа стараются сохранять ортогональные факторы. Кроме того, существуют некоторые разногласия в отношении типов факторного вращения. К счастью, большинство этих процедур приносят приблизительно одни и те же результаты, так называемые факторные веса.

В прошлом факторный анализ подвергался резкой критике. Одно из возражений состоит в следующем: результаты ограничены тем, что попадает в исследование. Этот критический выпад, который можно отнести к любому научному исследованию, несколько смягчают операции факторного анализа, позволяющие провести очень тщательную проверку гипотезы. Первоначально факторный анализ был преимущественно методом выдвижения гипотез, который использовал случайные связи. Теперь, благодаря тому, что называют подкрепляющим факторным анализом, мы можем сказать, какие факторы ожидаем обнаружить и какой будет связь между ними. Затем мы можем проверить свою модель, чтобы убедиться, является ли она наилучшим соответствием полученным данным.

Второе критическое замечание сводится к тому, что результаты могут оказаться более субъективными, чем полагают сторонники факторного анализа. В этом может быть одна из причин того, почему приверженцы этого метода расходятся во мнении относительно количества факторов, которые оптимально отражают человеческое поведение. Современные методологии, такие как использование подкрепляющего факторного анализа, позволяют уменьшить субъективность. Кроме того, возможно, более субъективен, чем допускают ученые, и выбор методов вращения. Часть споров между теоретиками личности, касающиеся структуры факторов, носит очень специальный характер и опирается на различные интерпретации некоторых достаточно сложных математических теорем. Возможно, в силу этих и других причин между теоретиками факторного анализа существуют различия, касающиеся количества и весомости факторов, которые они обнаруживают.










Последнее изменение этой страницы: 2018-04-12; просмотров: 266.

stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда...