Faktorių išskyrimas

Vienas dažniausiai naudojamų faktorių išskyrimo metodų vadinamas pagrindinių
komponenčių analize. Naudojantis koreliacine matrica galima apskaičiuoti faktorių svorių, bendrumų
ir specifiškumų įverčius bei rasti bendruosius faktorius. Tai atliekama šiuolaikiniais statistiniais
paketais SPSS, Statistica ir pan.
Svarbiausias analizės uždavinys nustatyti, kokia bendrosios dispersijos dalis yra paaiškinama
vienos ar kitos komponentės. Pirmoji pagrindinė komponentė yra ta, kuri paaiškina didžiausią
bendrosios dispersijos dalį, antroji mažesnę ir taip toliau mažėjimo tvarka. Bendroji dispersija yra lygi
pradinių kintamųjų dispersijų sumai. Jei analizei naudotume standartizuotas reikšmes, tai normalaus
skirstinio atveju atskirų kintamųjų dispersija būtų lygi 1, o bendroji dispersija kintamųjų skaičiui.
Bendroji kintamųjų dispersija suteikia informacijos apie jų reikšmių sklaidą, t.y. kuo daugiau
bendrosios kintamųjų dispersijos paaiškina pagrindinė komponentė, tuo daugiau informacijos apie
kintamųjų elgesį joje išlieka. Galima sakyti, kad paaiškintas bendrosios dispersijos procentas lemia
pagrindinės komponentės svarbą. Pavyzdžiui, jei komponentė paaiškina 95% bendrosios dispersijos, ji
yra labai svarbi ir dažniausiai interpretuojama taip: vietoj (daugelio) pradinių kintamųjų X1, …, Xk
palikdami šią (vieną) pagrindinę komponentę, išlaikysime 95% informacijos apie pradinių kintamųjų
elgesį (įgyjamų reikšmių sklaidą).
Dažniausiai išskiriant faktorius, faktorių skaičius yra nustatomas iš anksto. Jis dažniausiai būna
numanomas iš anksto, suprantant analizuojamo proceso esmę. Kartais faktorių skaičius parenkamas
taip, kad būtų paaiškinta ne mažiau, kaip iš anksto pasirinktas procentas bendrosios kintamųjų
dispersijos (pavyzdžiui, nemažiau nei 75% visos dispersijos).
Ar kintamasis yra paaiškinamas bendrųjų faktorių, nustatoma pagal pradinių kintamųjų
variacijų dalies, paaiškinamos bendrųjų faktorių, dydį. Jei šis dydis yra didesnis nei 0,20, tai galima
teigti, kad pagrindinėse atrinktosiose komponentėse išliko pakankamai daug informacijos apie
kintamąjį. Vėliau, nustačius faktorių svorius kintamiesiems, mums tenka identifikuoti bendruosius
faktorius.

Žymos:

2 atsakymai to “Faktorių išskyrimas”

  1. ksavera Says:

    Faktorių išskyrimo metodai: pagrindinių komponenčių, pagrindinės ašies faktorių, didžiausio tikėtinumo metodas, Alfa faktorinė analizė.

  2. auzi22 Says:

    Taip, Ksavera, tu teisi.

Parašykite komentarą

Įveskite savo duomenis žemiau arba prisijunkite per socialinį tinklą:

WordPress.com Logo

Jūs komentuojate naudodamiesi savo WordPress.com paskyra. Atsijungti /  Pakeisti )

Google photo

Jūs komentuojate naudodamiesi savo Google paskyra. Atsijungti /  Pakeisti )

Twitter picture

Jūs komentuojate naudodamiesi savo Twitter paskyra. Atsijungti /  Pakeisti )

Facebook photo

Jūs komentuojate naudodamiesi savo Facebook paskyra. Atsijungti /  Pakeisti )

Connecting to %s


%d bloggers like this: