FAQs

Faktorelemzés és főkomponens elemzés SPSS-ben


Faktorelemzés és főkomponens elemzés SPSS-ben:
A faktor és főkomponens elemzést az Analyze > Dimension Reduction > Factor menüpontban érhetjük el. A „Variables” ablakba helyezzük át azokat a változóinkat, melyekből az elemzést el akarjuk készíteni. A „Descriptives” lehetőségnél az elemzésünk leíró statisztikáját tudjuk megadni. A „Coefficients” a korreláció vizsgálatára, a „Significance level” a „p” érték meghatározására, a „Determinant” a közös információérték megadására, a „KMO and Bartlett’s test of sphericity” pedig a faktorelemzésre való alkalmasságra használhatók. Az „Extraction” menüpontban az elemzést típusát adhatjuk meg. A korábbiakban szó volt arról, hogy a klasszikus faktorelemzés nem veszi figyelembe az összes változót, míg a főkomponens elemzés ezekkel is dolgozik. A klasszikus faktorelemzés a „principal axis factoring”, míg a főkomponens elemzés a „principal component”. A faktorok egymással való korrelációját beállíthatjuk a „Rotation” menüpontban. A „Varimax” lehetőség nem engedi meg a korreláció lehetőségét, ezzel szemben például a „Direct Oblimin” megengedőbb rendezésnek bizonyul ilyen szempontból. Az „Options” menüpontban azt adhatjuk meg, hogy a hiányzó értékekkel „Missing Values”, mit tegyen a program. A „Coefficient Display Format” segítségével az értékeinket sorba rakhatjuk, valamint a túlságosan alacsony értékkel bíróakat kivehetjük az elemzésből. Itt érdemes „0,2” értéket megadni.

Lehetőség van az elkészült faktor változók mentésére is. Ezt a „Factor Score” lehetőségnél a „Save as variables” opcióval érhetjük el. Az eredményeinket bemutató táblázatok közül az első a „Descriptive Statistics”, ahol a leíró információkat vehetjük szemügyre.

A „Correlation Matrix” táblázatban a változóink közötti korreláció szintjét mérhetjük fel. Ezzel is szemügyre véve a multikollinearitás kérdését. A táblázat alapján szereplő „Determinant” értéke optimális esetben 0,00001-nél nagyobb.

Az „Anti-image Matrices táblázat” a faktorelemzéshez szükséges mintavétel megbízhatóságát jelzi. Az „Anti-image Correlation” blokk csillaggal vagy „a” betűvel jelzett átlójában az értékek magasabbak legyenek, mint 0,5. Ez a feltétele a megfelelő mérési értéknek.

Hasonlóképpen tekinthetjük egy másik fontos mutatóra a KMO-Bartlett’s tesztre. A KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) érték azt mutatja meg, hogy a változók egyénileg milyen szinten mutatnak parciális korrelációt. Ez az érték 0 és 1 között mozog, minél nagyobb, annál alkalmasabb a faktoranalízishez. Ez biztosítja azt, hogy a változók között legyen együttjárás, így fontos, hogy 0,5-ös érték alatt nem megbízható a modellünk. A Bartlett érték pedig azt hivatott jelezni, hogy a változóink között mekkora az az eset, amikor korreláció mértéke 0. Ez is fontos mutató, hiszen amely értékek nem felelnek meg ennek a kritériumnak, kiesnek a modellből. A Bartlett értéknek szignifikánsnak kell lennie.

A „Total Variance Explained” táblázat pedig a faktorok által jelölt teljes variancia magyarázóerejét mutatják százalékos formában.

A létrehozott pont diagram pedig azt mutatja meg, hogy mennyi az elégséges mennyiségű faktor a modellünk létrehozásához. Ennek határát akkor állítjuk fel, amikor a görbe az „y” tengelyen jelzett 1-es érték alá esik.

A „Rotated Component Matrix” pedig megmutatja, hogy hány faktort hozott létre a modellünk. Mindegyik oszlop egy külön faktort jelöl, melyben a változók különböző értékkel kerültek súlyozásra. Egy faktorba úgy tudjuk besorolni a változónkat, hogy megnézzük, melyiken vett fel magasabb értéket. Az így kiszűrt és rendezett faktorok közös pontja alapján pedig meghatározhatjuk, hogy a faktor mit jelenthet.

Hivatkozás:

A faktoranalízis eljárásainak nincs hivatalos szabványa az APA formátumban. Az általános eljárás, hogy a folyószövegben jelöljük a megértéshez szükséges legfontosabb információkat. Emellett nem csak ajánlott, de szükséges is a táblázatos megjelenítési forma, ugyanis általában minimum 2-3 faktorral biztosan operálunk. Ritka, amikor csak egy faktort kapunk eredményül. Eredmények feltüntetése: KMO érték, Bartlett test of sphericity, szignifikancia szint, cutt of point, eigenvalues, a faktorok által megmagyarázott modell varianciája.





Anschrift:

Eckenerstr. 2

22045 Hamburg

Anrufen

Tel.: 040/55005630

 
 
G
M
T
Y
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Die Sound-Funktion ist auf 200 Zeichen begrenzt
 
[removed]
 
Optionen : Geschichte : Feedback : Donate Schließen

Kontakt

kontakt@f-l-g.org

© 2019 FLG eV. 

Powered by Wix.com.

 

 

 
 
G
M
T
Y
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Die Sound-Funktion ist auf 200 Zeichen begrenzt
 
[removed]
 
Optionen : Geschichte : Feedback : Donate Schließen

Willst du unsere Arbeit unterstützen?

 
 
G
M
T
Y
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Die Sound-Funktion ist auf 200 Zeichen begrenzt
 
[removed]
 
Optionen : Geschichte : Feedback : Donate Schließen
This site was designed with the
.com
website builder. Create your website today.
Start Now