Упрощенная HTML-версия
97
В окне «Coefficient Display Format» поставьте флажок напротив «Suppress
absolute values less than» и введите значение 0,30 (для того, чтобы программа
выводила значения факторных нагрузок больших 0,3).
Нажмите OK.
Последовательность интерпретации факторной модели:
1.
Описание переменных, используемых в факторном анализе. Отмечаем
выбранный метод поиска факторов.
2.
Указываем факторные нагрузки переменных, с которыми они вошли в
модель. Выкидываем из модели переменные, факторные нагрузки
которых меньше 0,3.
3.
Указываем количество полученных факторов, процент объясненной
дисперсии каждым фактором и общий процент объясненной дисперсии.
4.
Выбираем, какую матрицу компонент легче интерпретировать: до
вращения или после вращения. Если удобнее интерпретировать матрицу
после вращения, то необходимо указать метод вращения.
5.
Интерпретируем факторы: смотрим, какие переменные и с какой
факторной нагрузкой вошли в каждый фактор, и в соответствие с этим
даем название факторам.
В результате
кластерного анализа
при помощи предварительно заданных
переменных формируются группы наблюдений. Под наблюдениями здесь
понимаются отдельные личности (респонденты) или любые другие объекты.
Члены одной группы (одного кластера) должны обладать схожими
проявлениями переменных, а члены разных групп различными.
Кластерный анализ является описательной процедурой, он не позволяет
сделать никаких статистических выводов, но дает возможность провести
своеобразную разведку - изучить "структуру совокупности".