Резюме:

В реальной жизни данные имеют тенденцию следовать некоторым шаблонам, но причины не очевидны с самого начала анализа данных. Основная цель факторного анализа - описать ковариационные отношения между несколькими переменными в терминах нескольких базовых и ненаблюдаемых случайных компонентов, которые мы будем называть факторами. Предположим, что переменные можно сгруппировать, посмотрев на их корреляции. То есть предположим, что все переменные в определенной группе имеют высокую корреляцию между собой, но низкую корреляцию с переменными в других группах. В этом случае мы можем думать о каждой группе переменных как о представлении одной базовой конструкции или фактора, который отвечает за наблюдаемую корреляцию. В качестве примера, корреляция из группы, состоящей из переменных оценок по английскому языку, математике и биологии, может исходить из базового «фактора интеллекта», а другая группа переменных, представляющих показатели пригодности, может соответствовать другому базовому фактору. Факторный анализ является продолжением метода главных компонентов компонентов (PCA). Обе модели пытаются аппроксимировать ковариационную матрицу, но факторный анализ ставит под сомнение соответствие данных какой-либо заданной структуре.

Ключевые слова: факторный анализ, анализ основных компонентов (PCA), факторная нагрузка, собственные значения, факторная оценка, общая дисперсия, уникальная дисперсия, исследовательский факторный анализ, подтверждающий факторный анализ.

Рыскожаева А.Н. ¹, Гумар Н.А. ² Теоретическая характеристика факторного анализа // ТРИБУНА МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ: онлайн-сборник научных трудов студентов. – 2019. – № 6;
URL: tribuna-s.esrae.ru/6-83 (дата обращения: 21.11.2024).

Сегодня: 515 | За неделю: 515 | Всего: 529

Комментарии (0)