PsyhologToday.Ru

утверждения с 4 по 6 — другую. Это значит, что опросник на самом деле измеряет два конструкта, или «фактора». Один фактор состоит из трех первых утверждений, а другой включает три последних утверждения.

Хотя сказанное довольно легко подтверждается корреляциями, которые мы видим в табл. 14.2, следует помнить, что они едва ли являются типичными. Для этого имеются конкретные причины:

• Данные были сконструированы таким образом, чтобы корреляции между переменными были либо очень большими, либо очень маленькими. В реальной жизни корреляции между переменными редко будут больше 0,5, а многие из них окажутся в диапазоне 0,2-0,3. Из-за этого очень трудно «на глаз» определить, каковы паттерны корреляций.

• Вопросы были расположены в таком порядке, что большие по величине корреляции в табл. 14.2 оказались рядом. Если бы вопросы предъявлялись в другом порядке, выделить кластеры больших корреляций было бы нелегко.

• Использовалось только шесть утверждений, поэтому рассматривалось лишь 15 корреляций. При 40 вопросах пришлось бы рассматривать= 780 корреляций, что сделало бы выделение групп взаимосвязанных утверждений намного более трудным.

Существует несколько других проблем, связанных с проведением факторного анализа «на глаз», одна из которых заключается в том, что разные люди могут приходить к различным заключениям по поводу числа и природы факторов, поэтому весь процесс является весьма ненаучным.

К счастью, несмотря на это, хорошо известные математические методы могут быть использованы для выявления факторов в группе переменных, обнаруживающих тенденцию к интеркорреляциям, и в настоящее время факторный анализ даже очень большого эмпирического материала можно выполнить на персональном компьютере. Для проведения факторного анализа могут быть использованы несколько статистических компьютерных программ, включая SPSS, BMDP, SYSTAT, Statview и SAS. Чтобы понять, как компьютер может осуществить эту задачу, полезно представить проблему в наглядном виде — геометрически.