Факторный анализ и категориальный метод главных компонент: сравнительный анализ и практическое применение для обработки результатов анкетирования

Е.Е. Фомина

Гуманитарный вестник

# 10·2017

Вторая компонента связана с переменными М1...М3, отражаю-

щими отношение к мигрантам. Она также полностью совпадает со

вторым фактором.

Третья и четвертая компоненты имеют невысокие нагрузки (в

табл. 6 курсивом отмечены нагрузки, больше 0,46). Отсутствие про-

цедуры вращения построенного решения не дает возможности попы-

таться устранить этот недостаток. Третья компонента связана с во-

просами, касающимися удовлетворенностью жизнью в целом, состо-

янием экономики и демократии. Нужно отметить, что аналогичная

компонента отсутствует в факторной структуре, построенной мето-

дом ФА. Четвертая компонента совпадает с третьим фактором, полу-

ченным в процедуре ФА, и отражает мнение респондентов о влиянии

мигрантов на экономику и культуру страны.

Таблица 6

Нагрузки для метода CatPCA

Перемен-

ная

Компонента

А2

0,77

—

А3

0,78

—

А4

0,77

—

А5

0,82

—

А6

0,79

—

М1

—

0,71

—

М2

—

0,82

—

М3

—

0,79

—

В1

—

0,46

—

В2

—

0,49

—

В4

—

0,49

—

М4

—

0,55

М5

—

0,60

М6

—

0,64

Устойчивость построенного решения проверялась путем приме-

нения метода к контрольным подвыборкам. Результаты выделения

компонент в контрольных и исследуемой подвыборках аналогичные.

Применение рассмотренных выше методов для решения практи-

ческой задачи анализа результатов анкетирования показало, что они

строят похожие факторные модели, однако процент объясненной

дисперсии в модели, полученной в результате применения CatPCA,

больше, чем в ФА. Это происходит из-за разных подходов к обработ-

ке пропущенных данных, дополнительной оцифровки переменных в

алгоритме CаtPCA, а также уровня измерения исходных данных.