Проблема вращения и интерпретации факторов.

Результаты факторизации непосредственно не подлежат интерпретации. Для облегчения интерпретации результатов применяют вращение факторов. Выделяют два вида вращения: ортогональное и косоугольное. Виды ортогонального вращения: варимакс, квартимакс, эквимакс. Виды косоугольного вращения: облимин, квартилин. Наиболее широко применяется варимакс-вращение. После вращения каждая переменная имеет большую нагрузку только по одному фактору.

Решение, при котором каждая переменная имеет большую нагрузку только по одному фактору, а по остальным ее нагрузки близки к нулю, называется простой структурой.

Интерпретация факторов производится по таблице факторных нагрузок после вращения.

Этапы факторного анализа: выбор исходных данных, предварительное решение проблемы числа факторов, факторизация матрицы интеркорреляции, вращение факторов и их предварительная интерпретация, принятие решения о качестве факторной структуры, вычисление факторных коэффициентов и оценок.

Задания для самостоятельной работы

 

№ 12.1. В таблице представлены ответы девяти испытуемых по шести переменным. Опираясь на полученные результаты провести факторный анализ, выделить факторы и осуществить содержательную интерпретацию (Дункан Крамер).

 

наблюдения	А1 тревожный	А2 напряженный	А3 спокойный	В1 подавленный	В2 бесполезный	В3 счастливый

 

№ 12.2 Провести факторный анализ, пользуясь результатами методики САТ (см. задачу №5.4.). Объяснить результат.

№ 12.3. Провести факторный анализ какого-либо известного опросника, в котором уже содержатся шкалы (факторы) и отражающие их вопросы (переменные). Описать организацию сбора первичных данных, выборки.

 

№ 12.4. Провести факторный анализ какого-либо нового опросника, выделить шкалы (факторы). Описать организацию сбора первичных данных, выборки.

 

№ 12.5. Найти в литературе данные, которые можно обработать факторным анализом и подумать над их интерпретацией в контексте обсуждаемых автором работы проблем.

 

№ 12.6. Составить опросник для проведения исследования по одной из предлагаемых тем или по интересующей вас теме.

Описать организацию сбора первичных данных. Осуществить сбор первичных данных, необходимых для проведения факторного анализа.

Провести факторный анализ и интерпретировать полученные результаты.

Возможные темы:

1. Оценка эмоционального состояния при прослушивании музыки разных жанров (для этого можно использовать метод семантического дифференциала Ч.Осгуда);

2. Оценка эмоционального состояния при прослушивании классической музыки (для этого можно использовать метод семантического дифференциала Ч.Осгуда; в качестве музыкальных стимулов использовать произведения Моцарта, Бетховена, Вагнера, Чайковского, Грига, Рахманинова, Шостаковича и др., длительностью в 15-25 секунд);

3. Исследование факторов, определяющих положение человека в семье;

4. Изучение влияния различных типов стрессогенных ситуаций на интенсивность эмоциональных переживаний;

5. Выделение скрытых факторов, обуславливающих привлекательность печатной рекламы;

6. Выявление факторов, оказывающих наибольшее влияние на выбор того или иного политического лидера при голосовании;

7. Характеристика человека, с которым мы хотели бы дружить;

8. Оценка изучаемых предметов студентами определенного курса;

9. Исследование факторов, влияющих на выбор страны для зарубежной поездки;

10. Факторы, определяющие оценку идеального мужчины и идеальной женщины;

11. Исследование факторов, определяющих специфику национального характера;

12. Факторы, влияющие на адаптацию студентов-первокурсников;

13. Факторизация шкал опросника «16 PF»;

14. Факторизация шкал опросника «личностного опросника Г.Айзенка».

ЛИТЕРАТУРА

 

1. Артемьева Е.Ю., Мартынов Е.М. Вероятностные методы в психологии. – М.: МГУ, 1975.

2. Ганичева А.В., Козлов В.П. Математика для психологов. – М.: Аспект Пресс, 2005

3. Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии – М: Прогресс, 1976.

4. Глинский В.В, Ионин В.Г. Статистический анализ. -М.:ИИД Филинъ, 1998

5. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: Высшая школа, 1998.

6. Годфруа Ж. Что такое психология. Т.2. – М.: Мир, 1996.

7. Гусев А.Н., Измайлов Ч.А., Михалевская М.Б. Измерение в психологии: общий психологический практикум. – М.: Смысл, 1998.

8. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование. – М.: Класс, 1988.

9. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. – М.: Финансы и статистика, 1996.

10. Ефимова М.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. Практикум по общей теории статистики. – М.: Финансы и статистика, 1999.

11. Крамер Д. Математическая обработка данных в социальных науках: Современные методы. - М: Академия, 2007.

12. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

13. Кутейников А.Н. Математические методы в психологии. – СПб.: Речь, 2008.

14. Купер К. Индивидуальные различия. – М.: Аспект-Пресс, 2000

15. Логвиненко А.Д. Измерения в психологии: математические основы. – М.: изд-во МГУ, 1993.

16. Манеров В.Х. Математическое обеспечение психологических исследований. – СПб.: РГПУ им.А.И.Герцена, 2005.

17. Манеров В.Х. Смысловое пространство классической музыки // Смысловое пространство современного человека. – СПб.: изд-во СпбГУ, 2005

18. Математическая статистика для психологов: Учебник / О.Ю.Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2007.

19. Математика для психологов /А.Н.Кричевец, Е.В.Шикин, А.Г.Дьяков; под ред. А.Н.Кричевца. – М.: Флинта: МПСИ, 2006.

20. Математика для психологов / Ганичева А.В., Козлов В.П. – М.: Аспект Пресс, 2005.

21. Митина О.В., Михайловская И.Б. Факторный анализ для психологов. – М.: учебно-методический коллектор «Психология», 2001.

22. Митина О.В. Математические методы в психологии: Практикум. – М.: Аспект Пресс, 2008.

23. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. – СПб: Речь, 2007

24. Петровская Л.А. Общение-компетентность-тренинг: Избранные труды. – М.: Смысл, 2007.

25. Резник А.Д. Книга для тех, кто не любит статистику, но вынужден ею пользоваться. – СПб.: Речь, 2008.

26. Романко В.К.. Курс теории вероятностей и математической статистики для психологов. - М.: МГППИ, 2000.

27. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. - СПб: Речь, 2007.

28. Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. - Л.: ЛГУ, 1972.

29. Суходольский Г.В. Математические методы в психологии. – Харьков: изд-во Гуманитарный Центр, 2004.

30. Тюменева Ю.А. Психологическое измерение. - М.: Аспект Пресс, 2007

31. Челышкова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов. – М.: Логос, 2002.

32. Червинская К.Р. Компьютерная психодиагностика. – СПб: Речь, 2003.

Таблица I

Критические значения критерия Q Розенбаума для уровней статистической значимости p≤0,05 и p≤0,01

Различия между двумя выборками можно считать достоверными (p ≤0,05), если Q_эмп равен или выше критического значения Q_0,05, и тем более достоверными (p ≤0,01), если Q_эмп равен или выше критического значения Q_0,01.

n

p=0,05

p=0,01

 

 

Таблица II

Критические значения критерия U Манна-Уитни для уровней

статистической значимости р£0,05 и р£0,01 (по Гублеру Е.В., Генкину А.А., 1973)

Различия между двумя выборками можно считать значимыми (р<0,05),

если U_эмп ниже или равен U_0,05 и тем более достоверными (р<0,01),

если U_эмп ниже или равен U_0,01.

n1

n2

р=0,05

-

-

р=0,01

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

n1

n2

р=0,05

р=0,01

n1

n2

р=0,05

р=0,01

⇐ Предыдущая891011121314151617Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: