Непараметричні тести. Дисперсійний аналіз. Факторний аналіз, страница 3

u 2. Конфірматорний (підтверджувальний), призначений для перевірки гіпотез про кількість факторів та їх навантаження. Конфірматорний факторний аналіз припускає наявність строго сформульованої моделі досліджуваного явища. Факторна модель, що зв'язує спостережувані та латентні змінні, будується на основі знань з предметної області, а гіпотези про структуру моделі ґрунтуються на аналізі природи досліджуваних факторів з урахуванням теоретичних здобутків та емпіричного матеріалу.

u Викладений метод буде проілюстровано на прикладі анкети, складеної в Інституті соціології Університета Марбург. За цією анкетою на двох гессенських металургійних підприємствах було проведено дослідження ставлення до іноземців. Опитуваних просили висловити своє ставлення до наступних п'ятнадцяти положень:

Фактор 1:

u Іноземці – геть (0,837)

u Мультикультура означає мультикримінал (0,802)

u Інтеграція іноземців – вбивство нації (0,725)

u В човні немає вільних місць (0,685)

u Германія — це не служба соціальної допомоги для всього світу (0,533)

u Німці стануть меншиною (0,525)

Інтерпретація
Перший фактор складається з положень, що виражають ворожість до іноземців

 Фактор 2

u Необхідно намагатися добре ставитися один до одного         0,783

u Права біженців необхідно охороняти в усій Європі     0,719

u Необхідно більш м'яко ставитися до біженців               0,657

u Необхідно поліпшити інтеграцію іноземців     0,628

u Ворожість до іноземців шкодить економіці Германії   0,551

Інтерпретація
 Другий фактор включає положення, що вказують на дружнє ставлення до іноземців.

Фактор 3

u Права біженців потрібно обмежити.   0,763

u Гроші Германії мають бути витрачені на потреби країни.         0,711

u Спочатку необхідно створити нормальні житлові умови для німців. 0,685

u Німці стануть меншиною.         0,543

Інтерпретація
 Це - фактор соціальних страхів (гроші, житло, простір – в першу чергу для німців)

Висновки
Головними цілями факторного аналізу
є:

u зменшення кількості змінних (редукція даних, зниження розмірності простору ознак), що дає можливість узагальнення;

u визначення структури взаємозв'язків між змінними;

u групування, структурування й компактна візуалізація отриманих даних;

u опосередковане, непряме оцінювання досліджуваних ознак у випадку неможливості або незручності їхнього прямого виміру;

u генерування нових ідей (експлораторний факторний аналіз);

u перевірка та підтвердження теоретичної моделі факторного типу за рахунок оцінки відповідності емпіричних даних використовуваній теорії (конфірматорний факторний аналіз).

Припущення, що дозволяють надати статистичний зміст моделі факторного аналізу, полягають у наступному:

u фактори являють собою нормально розподілені випадкові величини, задані в стандартній формі;

u фактори є характерними, тобто незалежними один від одного та від загальних факторів.

      При цих припущеннях з'являється можливість визначити за допомогою різних статистичних процедур факторні навантаження за спостережуваним значенням вихідних ознак. Знаючи значення факторних навантажень, можна здійснити змістовну інтерпретацію та дати назву отриманим факторам.

Процедура змістовної інтерпретації матриці факторних навантажень:

1)  Навантаження, що належать до одного фактора, розташовуються в порядку зменшення абсолютних значень.

2)  Розглядаються ознаки, що мають максимальні абсолютні значення факторних навантажень.

3)  Аналізується семантика цієї групи ознак, їх «власний зміст», за рахунок чого виявляється загальна властивість, що поєднує ознаки в одну групу.

4)  Ця властивість одержує відповідну її змістові назву, і надалі фігурує як фактор.

Обов’язкова література

u Бююль А., Цёфель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. – СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002. – С. 368-383.

u Наследов А.Д. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. – СПб.: Питер, 2005. – С. 280 – 297.

u Крыштановский А.О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS. – 2-е изд. – М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2007. – С. 191-205.

u Паніотто В.І., Максименко В.С., Марченко Н.М. Статистичний аналіз соціологічних даних. – К.: Вид.дім “КМ Академія”, 2004. – С. 218-231.

u Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. Курс лекций. – М.: ИНФРА-М, 1998. – С. 92-103.

Методи аналізу соціологічної інформаціі

Лекція 12. Кластерний аналіз

План лекції:

1.  Сутність та особливості використання кластерного аналізу у практиці соціологічного аналізу.

2.  Алгоритм процедури кластерного аналізу.

3.  Методи кластерного аналізу: ієрархічні та неієрархічні.

4.  Чинники виникнення помилок кластеризації.

5.  Інтерпретація результатів кластерного аналізу.

6.  Оцінка надійності й достовірності кластеризації.

Кластерний аналіз: сутність використання

l Кластерний аналіз - це узагальнена назва великого набору алгоритмів, які  використовуються для багатовимірної класифікації даних.

l Кластерний аналіз застосовують для групування (класифікації) об'єктів у відносно однорідні групи. Утворення кластерів залежить від наявних даних, а не визначається заздалегідь.

Особливість кластерного аналізу

l На відміну від факторного, кластерний аналіз спирається на відповіді респондентів, а не на кореляційні зв'язки ознак.

l Гомогенні респонденти (за певними відповідями) об'єднуються в одну групу, гетерогенні – у різні.

У чому полягає відмінність методів факторного і кластерного аналізу?

l Якщо процедура факторного аналізу «стискує» дані в малу кількість латентних змінних, то кластерний аналіз «стискує» дані в класифікацію об'єктів (респондентів).