Оценка пригодности данных

В первой таблице, выводимой на экран компьютера после запуска процедуры факторного анализа, содержатся результаты тестов «КМО» и «Bartlett» (табл. 5.2). Результаты теста «КМО» позволяют сделать вывод об общей пригодности имеющихся данных для факторного анализа. Он позволит оценивать, насколько полно построенная факторная модель описывает структуру ответов респондентов на вопросы анкеты, представляющие исследуемые переменные. Результаты данного теста варьируются в интервале от нуля (факторная модель абсолютно неприменима) до единицы (факторная модель идеально описывает структуру данных). Результаты факторного анализа могут считаться действительными, если значение теста «КМО» более 0,5. В рассматриваемом примере значение этого теста 0,668 (табл. 5.2), что свидетельствует о приемлемости построенной факторной модели. Tест «Bartlett» проверяет гипотезу, согласно которой между переменными, участвующими в факторном анализе, не сушествует корреляционной зависимости. В рассматриваемом примере это означает, чго заданные 12 целей отдыха туристов никак не связаны между собой, и поэтому их группировка с целью уменьшения числа целей отдыха невозможна. Из данных табл. 5.2 видно, что значимость теста «Bartlett»(Sig.) составляет 0,000. Это означает, что исходная гипотеза может быть отклонена с вероятностью ошибки 0,000, т.е. она неверна, а также свидетельствует о том, что корреляционные связи между переменными исходного массива существуют и возможна их группировка на основании тесноты корреляции. Исходя из результатов тестов «КМО» и «Bartlett» в рассматриваемом примере можно сделать вывод о пригодности исходных данных нашего примера для проведения факторного анализа.

Похожие рефераты:

• Оценка пригодности данных
• Ввод данных и определение типов переменных. Редактирование данных.
• Анализ количественных данных.Процесс подготовки данных к анализу.
• одготовка данных к анализу (обработка данных)
• Очищение данных