7 / 16
Факторный анализ и категориальный метод главных компонент…
Гуманитарный вестник
# 10·2017
7
то модель считается качественной. Когда в модели появляются фак-
торы с собственным значением меньше 1, α становится отрицатель-
ным. Следовательно, оптимальным является то число факторов, при
котором
α
принимает положительное значение [9].
Сравнительный анализ методов ФА и CatPCA представлен в табл. 1.
Таблица 1
Сравнительный анализ методов ФА и CatPCA
Показатель
Факторный анализ
CatPCA
1. Ограничения метода
1.1. Нормальность распределе-
ния исходных данных
Предполагается
Не требуется
1.2. Уровень измерения анали-
зируемых данных
Интервальная шкала
или порядковая с
большим числом
градаций
Любой
1.3. Использование переменных,
измеренных на разных
уровнях
Не предполагается
Возможно
2. Исходные данные для анализа
2.1. Предварительное преобра-
зование данных
Не предполагается
Оцифровка
2.2. Исходные данные для вы-
деления факторов
Матрица корреля-
ций исходных пере-
менных
Матрица корреляций
«оцифрованных» пе-
ременных
3. Критерий отбора оптималь-
ного числа факторов
Критерий Кайзера;
критерий, связанный
с долей сохраненной
дисперсии;
критерий Кеттела
(критерий «камени-
стой осыпи»)
Альфа Кронбаха
4. Возможность вращения
Предполагается
Не предполагается
Пример.
Рассмотрим пример практического применения ФА и
CatPCA. Методы использовались для обработки результатов анкети-
рования, целью которого было установить степень доверия жителей
России к органам власти, степень удовлетворенности экономической,
политической ситуацией и отношение к мигрантам.
Анкета и база данных с результатами анкетирования были взяты
с сайта
http://sophist.hse.ru/(единый архив экономических и социоло-
гических данных). Объем выборки составил 1000 человек. В анали-
зируемых данных частота каждой категории по всем вопросам вклю-
чает больше восьми наблюдений, что обеспечивает устойчивость
применяемых методов.
Автоматизированная обработка полученных данных осуществля-
лась в пакете SPSS.