Как выполнить факторный анализ в IBM SPSS

Отредактировано 3 дней назад от ExtremeHow Редакционная команда

IBM SPSSФакторный анализСокращение данныхWindowsMacИсследованиеПрограммное обеспечениеАкадемическийОбразованиеПсихология

Факторный анализ — это полезная статистическая техника, используемая для понимания структуры набора переменных. Он обычно применяется для выявления скрытых связей и уменьшения данных до меньшего набора факторов. В этом руководстве мы рассмотрим, как выполнять факторный анализ с использованием IBM SPSS Statistics, популярного программного обеспечения для анализа данных.

Понимание факторного анализа

Цель факторного анализа заключается в объяснении вариации между наблюдаемыми переменными и выявлении латентных (скрытых) факторов, которые могут влиять на эти переменные. Основная цель — уменьшить сложность набора данных, группируя коррелированные переменные вместе. Эти группы называются факторами, и каждый фактор представлен одним или несколькими компонентами переменной, которые придают смысл данным.

Существует два основных типа факторного анализа:

• Эксплораторный факторный анализ (EFA): используется, когда у вас нет заранее сформированной теории о структуре или количестве факторов. Вы изучаете данные для выявления закономерностей.
• Подтверждающий факторный анализ (CFA): используется, когда у вас есть определенная гипотеза о предполагаемой факторной структуре. CFA не покрывается базовыми процедурами в SPSS, но требует AMOS или других инструментов структурного моделирования уравнений.

Подготовка данных для факторного анализа

Перед проведением факторного анализа важно убедиться, что ваши данные подходят для этой техники:

1. Размер выборки: более крупный размер выборки лучше подходит для факторного анализа. Как общее правило, размер выборки должен быть как минимум в пять раз больше количества переменных.

2. Пригодность данных: убедитесь, что данные подходят для факторного анализа, проведя тест сферичности Бартлетта и измерение пригодности выборки Кайзера-Мейера-Олкина (KMO). Если тест Бартлетта значим (p < 0,05), а KMO выше 0,6, то ваши данные считаются подходящими.

3. Нормальность и линейность: переменные должны быть примерно нормально распределены и линейно связаны. Это помогает обеспечить устойчивые и интерпретируемые факторы.

Проведение факторного анализа в SPSS

Следуйте приведенным ниже шагам, чтобы выполнить факторный анализ в IBM SPSS Statistics:

Шаг 1: Откройте ваш файл данных

Начните с запуска SPSS и откройте файл данных, который вы хотите проанализировать. Нажмите File > Open > Data и перейдите в место, где находится ваш файл данных.

Шаг 2: Доступ к меню факторного анализа

В главном меню выберите Analyze > Dimension Reduction > Factor. Это откроет диалоговое окно факторного анализа, где вы укажете свои переменные и предпочтения.

Шаг 3: Выберите переменные

Переместите переменные, которые нужно включить в анализ, из левого окна (список переменных) в правое окно (коробку переменных). Это переменные, которые, по вашему мнению, имеют общий фактор. Например, если вы изучаете психологические конструкции, у вас могут быть такие переменные, как тревожность, депрессия, стресс и т.д.

Шаг 4: Выберите метод извлечения

Нажмите Extraction..., чтобы указать, как должны извлекаться факторы:

• Анализ основных компонент: это самый распространенный метод, когда цель заключается только в сокращении данных, и не предполагается никакой скрытой факторной модели.
• Главное осевое факторирование: используется, когда предполагается наличие скрытых факторов, фокусируясь на общей дисперсии.
• Вы можете выбрать любой другой метод извлечения в зависимости от вашей цели и предположений о данных.

Выберите количество факторов, которые вы хотите извлечь, или нажмите Eigenvalues, чтобы позволить SPSS решить на основе дисперсии.

Шаг 5: Укажите метод вращения

Нажмите Rotation..., чтобы открыть диалоговое окно Rotation. Вращение помогает получить более простую и интерпретируемую факторную структуру:

• Варимакс: метод ортогонального вращения, который минимизирует количество высоких нагрузок на каждом факторе, упрощая интерпретацию.
• Облимин: метод косого вращения, который позволяет факторам быть коррелированными. Используйте это, когда вы думаете, что факторы могут быть связаны.

Выберите метод, который соответствует вашей гипотезе о взаимосвязи факторов.

Шаг 6: Оценка причинности данных

В опции Descriptive... выберите KMO и тест Бартлетта. Эти статистики помогут оценить факторную пригодность ваших данных. На выходе будет показано, подходят ли ваши данные для факторного анализа.

Шаг 7: Запуск анализа

После указания ваших опций нажмите OK для выполнения факторного анализа. SPSS обработает ваши данные и выведет окно с результатами.

Интерпретация вывода факторного анализа в SPSS

После завершения анализа вам нужно будет интерпретировать несколько ключевых компонентов вывода, сгенерированного SPSS:

1. KMO и тест Бартлетта

KMO должен быть выше 0,6, чтобы показать, что размер выборки достаточен для факторного анализа. Тест сферичности Бартлетта должен быть значимым (p < 0,05), предполагая, что переменные достаточно коррелированы для обеспечения надежной факторной структуры.

2. Объяснение общей дисперсии

Эта таблица показывает дисперсию, объясненную каждым извлеченным фактором. Количество выбранных факторов обычно должно объяснять не менее 60% общей дисперсии. Процент дисперсии, объясненный каждым фактором, поможет определить, сколько факторов следует сохранить.

3. Scree plot

Scree plot предоставляет визуальное представление собственных значений каждого фактора. Ищите "колено", где собственные значения начинают сравниваться. Сохраняйте факторы с собственными значениями > 1 или те, которые находятся после точки сравнивания кривой.

4. Компонентная матрица

Компонентная матрица показывает нагрузки каждой переменной на каждом факторе. Значения нагрузки, близкие к 1 или -1, указывают на сильные взаимосвязи, тогда как значения, близкие к 0, указывают на слабые взаимосвязи. Ищите закономерности, где некоторые переменные сильно загружаются на определенные факторы.

5. Ротационная компонентная матрица

Ротация часто делает картину нагрузок более ясной и интерпретацию проще. Каждая переменная преимущественно загружается на один фактор, что дает представление о том, что представляет собой фактор.

6. Матрица трансформации факторов

Эта матрица актуальна только в случае применения косого вращения, которое делает корреляцию между повернутыми факторами явной. Если используется ортогональное вращение, факторы не будут коррелированы, и эта матрица может быть не нужна.

Подробный пример факторного анализа в SPSS

Давайте рассмотрим пример, чтобы иллюстрировать концепцию и реализацию факторного анализа в SPSS.

Предположим, вы собрали данные опроса у 200 участников, которые ответили на вопросы по психическому здоровью, образу жизни и продуктивности. У вас есть такие переменные, как "счастье", "мотивация к работе", "уровень физической подготовки", "уровень стресса", "социальная активность" и т.д. Вы подозреваете, что общие скрытые факторы могут объяснять эти переменные.

1. Загрузите ваш набор данных в SPSS и выберите эти переменные: "счастье", "мотивация к работе", "уровень физической подготовки", "уровень стресса", "социальная активность".

2. Откройте окно факторного анализа через Analysis > Dimension Reduction > Factor.

3. Переместите выбранные переменные в коробку переменных.

4. В разделе Extraction выберите "Principal Components" и обратите внимание на собственные значения выше 1, чтобы решить, сколько факторов нужно.

5. Выберите метод ротации Varimax для упрощения вашей факторной структуры.

6. Запустите анализ, нажав OK.

В выводе проверьте:

• KMO: Убедитесь, что он выше 0,6.
• Тест Бартлетта: Убедитесь, что он значим.
• Общая объясненная дисперсия: Убедитесь, что факторы объясняют более 60% дисперсии.
• Scree Plot: Определите, где кривая выравнивается.
• Ротационная компонентная матрица: Проверьте сильные нагрузки на один фактор для ясности.

На основании нагрузок компонент в ротационной компонентной матрице вы можете интерпретировать факторы следующим образом:

• Фактор 1: Связан с "социальной активностью" и "счастьем".
• Фактор 2: Включает "мотивацию к работе" и "уровень физической подготовки".
• Фактор 3: Преобладание "уровня стресса", что указывает на негативный аспект.

Эти результаты предполагают три скрытых фактора, относящихся к социальному счастью, продуктивности-мотивации и стрессу. Эти интерпретации могут стать основой для дальнейших исследований, направленных на подтверждение или опровержение результатов.

Заключение

Факторный анализ в SPSS является мощным методом для выявления скрытых взаимосвязей и уменьшения размерности данных, помогая исследователям и аналитикам эффективно интерпретировать сложные наборы данных. Через правильное выполнение этой техники — подготовка данных, выбор подходящего метода и тщательная интерпретация результатов — вы можете получить значимые инсайты, соответствующие вашим исследовательским целям.

  Поделиться этой статьей

Если вы найдете что-то неправильное в содержании статьи, вы можете запросить обновление