- Дипломы
- Курсовые
- Рефераты
- Отчеты по практике
- Диссертации
Построение факторной модели
Ротированная матрица компонентов факторной модели Следующим шагом в представлении результатов факторного анализа является ротированная матрица компонентов (табл. 5.5). Таблица 5.5 Rotated Component Matrix0 Component 1 2 3 4 Спокойный отдых -,041 ,095 ,809 -,191 Спорт и физические нагрузки ,078 -,047 ,002 ,886 Удовольствия и развлечения ,762 ,058 ,013 -,064 Знакомства и общение ,683 ,193 ,197 -,102 Красота и здоровье ,083 -,011 ,676 ,365 История и традиции ,006 ,684 -,006 ,098 Общение с природой -,165 ,481 ,322 ,383 Культурная программа ,143 ,649 -,295 -,039 Игры, фестивали и пр. ,423 ,310 -,066 ,105 Путешествия в соседние страны ,161 ,467 ,143 -,178 Товары народного промысла ,130 ,609 ,178 -,037 Ночной/вечерний досуг ,742 -,047 -,129 ,150 Метод извлечения: анализ главных компонентов. Метод ротации:«Varimax»с нормализацией Кайзера. а Ротация получена за 5 итераций. В табл. 5.5 представлены коэффициенты корреляции, характеризующие связи между переменными исходного массива данных и компонентами построенной факторной модели (факторами). Согласно общему правилу проведения факторного анализа в одну группу (под одним фактором) собираются переменные исходного массива, имеющие наиболее тесную связь (самое большое значение коэффициента корреляции) с данным компонентом факторной модели. В табл. 5.5 отмечены максимальные значения коэффициентов корреляции, свидетельствующие о наиболее тесной взаимосвязи переменных исходного массива с компонентами факторной модели. На основе этих данных производится группировка переменных исходного массива, представленная в табл. 5.6. Следующим шагом факторного анализа является ингерпрета- ция результатов, т.е. определение названия каждого фактора (компонента факторной модели). Название фактора подбирается специалистами, проводящими исследование, исходя из логики и названий переменных, объединенных эт им фактором. В нашем примере были подобраны следующие названия компонентов факторной модели: • Фактор «/» — «Развлечения». • Фактор «2» — «Специальные предложения Восточной Баварии». • Фактор «3» — «Спокойный отдых». • Фактор «4»— «Спорт». Первый фактор получил название «Развлечения», поскольку он объединяет переменные исходного массива, так или иначе связанные с развлечениями и увеселительными мероприятиями. Переменные, объединенные фактором «2», связаны с культурной программой отдыха. Лишь одна переменная — «общение с природой» — кажется случайно попавшей в эту группу. Однако ее можно интерпретировать таким образом, что для туристов, ценящих общение с природой, важны такие мотивы выбора места отдыха, как уникальный ландшафт, лесные массивы и водоемы Восточной Баварии. При такой интерпретации переменная «общение с природой» близка по смыслу переменным, связанным с уникальной культурной программой отдыха в Восточной Баварии. Таким образом, фактор «2» получил название «Специатьные предложения Восточной Баварии». Фактор «3», объединяющий переменные «спокойный отдых» и «красота и здоровье», получил название «Спокойный отдых». Переменная «спорт и физические нагрузки» оказалась единственной переменной в группе «4» — «Спорт». Как отмечалось ранее, при построении факторной модели неизбежна частичная потеря информации. Потеря информации особо ощутима в случае, если отдельные переменные исходного массива данных имеют высокие значения коэффициентов корреляции сразу с несколькими факторами. Например, переменная «красота и здоровье» имеет достаточно высокий коэффициент корреляции с фактором «Спорт» (0,676) и фактором «Спокойный отдых» (0,365) (см. табл. 5.5). Это говорит о том, что туристы, занимающиеся спортом, достаточно большое внимание уделяют заботе о красоте и здоровье, но все же в меньшей степени, чем туристы, предпочитающие спокойный отдых. Построенная функциональная модель ведет к частичной потере информации, поскольку предполагает, что забота о красоте и здоровье важна только для туристов, предпочитающих спокойный отдых, и не важна для других туристов. Переменная «общение с природой» также имеет высокие коэффициенты корреляции с факторами «Специальные предложения Восточной Баварии» (0,481), «Спокойный отдых» (0,322) и «Спорт» (0,383) (см. табл. 5.5). Это свидетельствует о том, что общение с природой важно как для туристов, занимающихся спортом, так и для тех, кто предпочитает спокойный отдых. Факторная модель связана с частичной потерей информации, поскольку предполагает, что общение с природой важно только для туристов, интересующихся специальными предложениями Восточной Баварии. Иллюстрация результатов факторного анализа представлена на рис. 5.11. Несмотря на то что факторная модель ведет к существенной потере информации исходного массива данных (почти 47%), применение данной модели является весьма целесообразным. Как уже было отмечено выше, при потере информации менее чем наполовину, число переменных исходного массива уменьшается в 3 раза.
| Каталог работ |
