Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS

Факторный анализ позволяет разделить массив переменных на малое число групп, которые называются факторами. В один фактор объединяются несколько переменных, имеющих плотную корреляцию между собой и слабую корреляцию с переменными, объединяемыми другими факторами. Основнс задачей факторного анализа является группировка схожих по смыслу утверждений в макрокатегории (факторы) с целью сократить число переменных и упростить процедуру анализа существующей базы данных. Факторный анализ, как правило, предшествует другим видам анализа, например кластерному. Для примера рассмотрим факторный анализ с целью сокращения массива данных, содержащего информацию об интересах туристов, отдыхающих в курортной зоне «Баварский лес». Фрагмент анкеты, при помощи которой была собрана данная информация, представлен в табл. 5.1. Например, нужно провести кластерный анализ, позволяющий выделить однородные по возрасту и интересам (мотивам проведения времени на отдыхе) группы туристов. Собранный массив данных, содержащий информацию об интересах туристов, состоит из 12 переменных, каждая из которых может принимать не менее 5 значений (не считая ответов «затрудняюсь ответить» и «не хочу отвечать»). В целях упрощения процедуры кластерного анализа целесообразно провести факторный анализ, который позволит сократить число исследуемых переменных и оптимизировать структуру данных (рис. 5.1). Таблица 5.1 № п/п Оцените по 5-балльной шкале, насколько точно подходят для Вас следующие утверждения: Балльная оценка: «1» - полностью подходит «2» - подходит «3» - и да и нет «4» - не подходит «5» - совсем не подходит 1 Я хочу расслабиться и просто отдохнуть 2 Я хочу заниматься спортом и закалять организм физическими нагрузками 3 Я ищу как можно больше разнообразных развлечений и удовольствий 4 Мне важен круг общения и возможность знакомства с людьми 5 Я использую отпуск для того, чтобы позаботиться о красоте и здоровье моего тела 6 Я интересуюсь национальными традициями и историей Баварии 7 Во время отдыха мне особенно важно общение с природой (лес, горы, водоемы и т.п.) 8 Я уделяю особое внимание знакомству с достопримечательностями и культурной программе 9 Меня привлекает возможность посетить фестивали, спортивные игры и другие мероприятия 10 Отдых в Восточной Баварии дает мне возможность совершить экскурсии в Австрию, Чехию и другие соседние страны 11 У меня есть возможность выгодно купить предметы народного промысла непосредственно у производителей 12 Мне важно, чтобы я мог пойти куда-нибудь вечером и (или) ночью При занесении в файл SPSS данных по ответам респондентов на вопрос анкеты № 27 создается 12 переменных, каждая из которых представляет собой мотив проведения времени на отдыхе. Данные переменные являются интервальными, поскольку их значениями являются балльные оценки их важности для респондентов (рис. 5.2). Названия двенадцати переменных, содержащих информацию об ответах респондентов на вопрос анкеты № 27, указаны в первом столбце таблицы «Свойства переменных» (Name): от «q__27 _1» до «q_27_12». В столбце «Label» указаны метки переменных, первая из которых — «Спокойный отдых», а последняя — «Ночной/ вечерний досуг». В столбце «Values» задаются значения меток переменных. При подведении курсора в соответствующую ячейку таблицы и нажатии кнопки мыши на экране появляется диалоговое окно «Значения меток переменных» (Value Labels). В данном диалоговом окне осуществляется кодировка ответов респондентов: «1» — «очень важно», «2» — «важно», «3» — «и да и нет», «4» — «неважно», «5» — «совсем не важно». В столбце «М ssing» указывается кодировка пропущенных ответов: «98» — «затрудняюсь ответить», «99» — «ответа нет». Числовые коды («1», «2»... «5», «98», «99») значении меток переменных, используемые для кодировки ответов респондентов, заносятся е таблицу вкладки «Значения переменных» (Data View) редактора данных SPSS (рис, 5.3). На рис. 5.3 представлен фрагмент таблицы «Свойства переменных», содержащий информацию об ответах респондентов на вопрос анкеты № 27: «Что для Вас наиболее важно во время отдыха?» Из данных, представленных на рис. 5.3, видно, что для респондента в строке «681» очень важны («1»): спокойный отдых («q_27_l»), возможность знакомства и общения («q_27_4») и путешествия в соседние с Германией страны («q_27_10»). Для этого же респондента не важны («4»): спорт и физические нагрузки («q_27_2»), игры и фестивали («q_27_9»), товары народного промысла («q_27_.ll») и ночной/вечерний досуг («q_27_12») и т.д. В ходе выполнения факторного анализа решаются следующие задачи: оценивается пригодность исходных данных для проведения факторного анализа; выявляются корреляционные взаимосвязи между переменными исходного массива; определяется оптимальное число факторов (компонентов факторной модели), т.е. групп, на которые может быть разделен существующий массив переменных; разделяется существующий массив переменных на группы на основании значений коэффициентов корреляции; интерпретируются результаты, т.е. производится подбор названий созданным переменным (факторам). Из перечисленных задач последняя является наиболее сложной. Ее решение представляет собой одну из ключевых проблем факторного анализа и требует творческого подхода. Другой существенной проблемой факторного анализа является частичная потеря информации в ходе «сжатия» исходного массива переменных. В рассматриваемом примере 12 целей отдыха туристов не являются альтернативными. Например, туристы, заботящиеся о красоте и здоровье своего тела, могут приветствовать физические нагрузки и занятия спортом. Если занятия спортом и заботу о красоте тела объединить в одну группу, признав таким образом, что это одно и то же, произойдет частичная потеря информации. Это будет означать, что туристы, предпочитающие спокойный отдых, не заботятся о красоте и здоровье своего тела, например, когда они загорают на солнце или когда им делают массаж. Одним из важнейших условий проведения факторного анализа является минимизации частичной потери информации, которая в любом случае неизбежна.

Похожие рефераты:

• Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
• Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
• Постановка цели исследования и представление исходных данных в SPSS
• Постановка цели исследования и представление данных
• Постановка цели исследования и представление данных