Факторний аналіз неметричних даних: евристичний потенціал категоріального аналізу головних компонент
Ключові слова:
категоріальний аналіз головних компонент, факторний аналіз
Анотація
У статті розглянуто недоліки факторного аналізу при аналізі неметричних даних, виміряних з допомогою порядкових шкал. Виділено три перешкоди, що роблять статистично некоректним використання факторного аналізу при опрацюванні соціологічних даних: 1) неможливість геометричної інтерпретації матриці даних у випадку неметричних даних; 2) необхідність zстандартизації даних як умова проведення факторного аналізу, яка неможлива для порядкових змінних; 3) розрахунок частин дисперсії, що пояснюється отриманими факторами, як умова виділення оптимального числа факторів. Розглянуто загальні принципи категоріального аналізу головних компонент, завдяки яким вдається подолати згадані недоліки факторного аналізу, зберігаючи його переваги: квантифікація порядкових змінних та обчислення функції втрат при виділенні факторів. Проведено емпіричне порівняння евристичного потенціалу двох методів опрацювання соціологічних даних на результатах соціологічного опитування.
Завантаження
##plugins.generic.usageStats.noStats##
Посилання
1. Паніотто В. Статистичний аналіз соціологічних даних / В.І. Паніотто, В.С. Максименко, Н.М. Харченко. – Київ : Видавничий дім “КМ Академія”, 2004. – 270 с.
2. Орлов А. Статистические методы в российской социологии (тридцать лет спустя) / А.И. Орлов // Социология: 4М. – 2005. – № 20. – С. 32–53.
3. Виноградов О. Психометричні характеристики інтегрального індексу загальних умінь та навичок. / О.Г. Виноградов, Л.О. Малиш // Наукові записки. Національний університет “Києво-Могилянська академія”. – Том 109. Соціологічні науки. – Київ : Національний університет “Києво-Могилянська академія”, 2010. – С. 13– 16.
4. Гаригіна О. Хто формує смаки українського суспільства : застосування теорії інновацій у дослідженнях стилів життя / О.С. Гаригіна // Наукові записки. Національний університет “Києво-Могилянська академія”. – Том 109. Соціологічні науки. – Київ : Національний університет “Києво-Могилянська академія”, 2010. – С. 41– 45.
5. Manisera M. Identifying the Component Structure of Satisfaction Scales by Nonlinear Principal Components Analysis / Marica Manisera, Anita J. van der Kooij, Elise Dusseldorp // Quality Technology & Quantitative Management. – 2010. – Vol. 7. – No. 2. – P. 97-115.
6. Meulman J. Principal Components Analysis with Nonlinear Optimal Scaling Transformations for Ordinal and Nominal Data / Jacqueline J. Meulman, Anita J. van der Kooij, Willem J. Heiser // Handbook of Quantitative Methodology for the Social Sciences / Ed. by D. Kaplan. – Thousand Oaks, CA : Sage Publications, Inc., 2004. – P. 49– 70.
7. Ferrari P. A comparison between alternative models for environmental ordinal data: Nonlinear PCA vs Rasch Analysis / Pieralda Ferrari, Paola Annoni, Silvia Salini // Statistical Solution to Modern Problems : Proceedings of the 20th International Workshop on Statistical Modelling : Sydney, Australia, 11–15 July 2005. – [s.l.]: University of Western Sydney, 2005.– P. 173–177.
8. Manisera M. Component structure of job satisfaction based on Herzberg’s theory [electronic resource] / Marica Manisera, Elise Dusseldorp, Anita J. van der Kooij. – Retrieved from: http://www.datatheory.nl/pages/fullmanuscript_final_epm.pdf
9. Осипов Г. Методы измерения в социологии / Г.В. Осипов, Э.П. Андреев. – Москва : Издательство “Наука”, 1977. – 183 с.
10. Уилкс С. Математическая статистика / С. Уилкс. – Москва : Главная редакция физико-математической литературы, 1967. – 632 с.
11. Ким Дж.-О. Факторный анализ: статистические методы и практические вопросы / Дж.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Под ред. И.С. Енюкова. – Москва : Финансы и статистика, 1989. – С. 5–77.
12. Харман Г. Современный факторный анализ / Гарри Харман. – Москва : Статистика, 1972. – 486 с.
13. Лоули Д. Факторный анализ как статистический метод / Д. Лоули, А. Максвелл. – Москва : Издательство “Мир”, 1967. – 144 с.
14. Финкель Л. Анализ факторный / Л. Финкель // Социологический справочник / Под. общей ред. В.И. Воловича. – Киев : Политиздат Украины, 1990. – С. 190–193.
15. Иберла К. Факторный анализ / К. Иберла. – Москва : Статистика, 1980. – 398 с.
16. Шафир М. Факторный анализ с использованием корреляционной матрицы Спирмена [електронний ресурс] / Марк Шафир. – Режим доступу: http://forum.gfk.ru/filestore/0030/0029/1162/FA_na_matrice_Spirmena.doc.
2. Орлов А. Статистические методы в российской социологии (тридцать лет спустя) / А.И. Орлов // Социология: 4М. – 2005. – № 20. – С. 32–53.
3. Виноградов О. Психометричні характеристики інтегрального індексу загальних умінь та навичок. / О.Г. Виноградов, Л.О. Малиш // Наукові записки. Національний університет “Києво-Могилянська академія”. – Том 109. Соціологічні науки. – Київ : Національний університет “Києво-Могилянська академія”, 2010. – С. 13– 16.
4. Гаригіна О. Хто формує смаки українського суспільства : застосування теорії інновацій у дослідженнях стилів життя / О.С. Гаригіна // Наукові записки. Національний університет “Києво-Могилянська академія”. – Том 109. Соціологічні науки. – Київ : Національний університет “Києво-Могилянська академія”, 2010. – С. 41– 45.
5. Manisera M. Identifying the Component Structure of Satisfaction Scales by Nonlinear Principal Components Analysis / Marica Manisera, Anita J. van der Kooij, Elise Dusseldorp // Quality Technology & Quantitative Management. – 2010. – Vol. 7. – No. 2. – P. 97-115.
6. Meulman J. Principal Components Analysis with Nonlinear Optimal Scaling Transformations for Ordinal and Nominal Data / Jacqueline J. Meulman, Anita J. van der Kooij, Willem J. Heiser // Handbook of Quantitative Methodology for the Social Sciences / Ed. by D. Kaplan. – Thousand Oaks, CA : Sage Publications, Inc., 2004. – P. 49– 70.
7. Ferrari P. A comparison between alternative models for environmental ordinal data: Nonlinear PCA vs Rasch Analysis / Pieralda Ferrari, Paola Annoni, Silvia Salini // Statistical Solution to Modern Problems : Proceedings of the 20th International Workshop on Statistical Modelling : Sydney, Australia, 11–15 July 2005. – [s.l.]: University of Western Sydney, 2005.– P. 173–177.
8. Manisera M. Component structure of job satisfaction based on Herzberg’s theory [electronic resource] / Marica Manisera, Elise Dusseldorp, Anita J. van der Kooij. – Retrieved from: http://www.datatheory.nl/pages/fullmanuscript_final_epm.pdf
9. Осипов Г. Методы измерения в социологии / Г.В. Осипов, Э.П. Андреев. – Москва : Издательство “Наука”, 1977. – 183 с.
10. Уилкс С. Математическая статистика / С. Уилкс. – Москва : Главная редакция физико-математической литературы, 1967. – 632 с.
11. Ким Дж.-О. Факторный анализ: статистические методы и практические вопросы / Дж.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Под ред. И.С. Енюкова. – Москва : Финансы и статистика, 1989. – С. 5–77.
12. Харман Г. Современный факторный анализ / Гарри Харман. – Москва : Статистика, 1972. – 486 с.
13. Лоули Д. Факторный анализ как статистический метод / Д. Лоули, А. Максвелл. – Москва : Издательство “Мир”, 1967. – 144 с.
14. Финкель Л. Анализ факторный / Л. Финкель // Социологический справочник / Под. общей ред. В.И. Воловича. – Киев : Политиздат Украины, 1990. – С. 190–193.
15. Иберла К. Факторный анализ / К. Иберла. – Москва : Статистика, 1980. – 398 с.
16. Шафир М. Факторный анализ с использованием корреляционной матрицы Спирмена [електронний ресурс] / Марк Шафир. – Режим доступу: http://forum.gfk.ru/filestore/0030/0029/1162/FA_na_matrice_Spirmena.doc.
Опубліковано
2019-08-21
Як цитувати
Sudyn, D. (2019). Факторний аналіз неметричних даних: евристичний потенціал категоріального аналізу головних компонент. Вісник ХНУ імені В. Н. Каразіна. Серія «Соціологічні дослідження сучасного суспільства: методологія, теорія, методи», (999), 84-90. вилучено із https://periodicals.karazin.ua/ssms/article/view/13924
Номер
Розділ
Теоретико-методологічні проблеми соціології
