Previous Page  3 / 16 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 3 / 16 Next Page
Page Background

Факторный анализ и категориальный метод главных компонент…

Гуманитарный вестник

# 10·2017 3

признаков меньшим числом латентных переменных или факторов, не

поддающихся непосредственному измерению (например, факторами

карьерного роста, социальной активности, духовности и морально-

этических ценностей и др.). Предполагается, что выделенные факто-

ры являются наиболее существенными и определяющими.

Математическая модель факторного анализа представляет собой

набор линейных уравнений, в котором каждая наблюдаемая пере-

менная

x

i

выражается в виде линейной комбинации общих факторов

1 2

, , ...,

n

F F F

и уникального фактора

i

U

:

1

n

i

ik k

i

k

x

a F U

=

=

+

,

где

x

i

— переменная,

1, ,

=



i

m

(

m

— количество переменных);

n

— ко-

личество факторов

(

);

n m

a

ik

факторная нагрузка;

F

k

— общий

фактор,

1,

k n

=



;

U

i

— частный фактор.

Процедура ФА включает в себя три этапа.

Этап 1.

Построение корреляционной матрицы системы перемен-

ных путем расчета коэффициентов линейной корреляции Пирсона.

Причем корреляционная матрица может быть представлена не в ис-

ходном, а в редуцированном виде, т. е. на ее главной диагонали будут

стоять не единицы, а оценки общих нормированных дисперсий, рас-

считываемые по методу наибольшей корреляции или по методу Бар-

та [5]. Использование редуцированной матрицы объясняется тем, что

в ФА дисперсия признаков может быть объяснена не на 100 %, а не-

сколько меньше с учетом существования частных факторов.

Этап 2

. Извлечение факторов и расчет факторных нагрузок

a

ik

,

являющихся основным предметом интерпретации. На этом этапе ис-

пользуют методы компонентного анализа (метод главных компо-

нент), главных факторов и максимального правдоподобия.

На практике для выделения факторов наиболее часто использует-

ся

метод главных компонент

(МГК). Его основная идея заключается

в

том,

чтобы

выделить

в

многомерном

пространстве

1 2

( , , ..., )

k

X x x x

=

группы тесно коррелирующих между собой пере-

менных и заменить их без потери информативности главными ком-

понентами

1 2

( , , ...,

)

m

Y y y y

=

. Математическая модель МГК может

быть записана в виде

1

k

j

ij i

i

y

z

=

= α

,

где

y

j

главная компонента (

1,

=



j

m

)

;

ij

α

— коэффициент, отража-

ющий вклад переменной

z

i

в главную компоненту

y

i

;

z

i

стандарти-

зированная исходная переменная

(

) /

= −

i

i

i

i

z x x s

,

1, .

=



i

k