|
те этого метода ищется решение, при котором каждая переменная имеет максимальную нагрузку по одному из варимакс-факторов и минимальные нагрузки по другим факторам. Этот метод позволяет также получить ортогональное решение (некоррелирующие между собой факторы). Другие методы, как, например, облимакс, позволяют получить косоугольное решение, то есть решение, состоящее из коррелирующих факторов.— Прим. ред. 126 нить на всю совокупность конструктов. Уилсон утверждает, что выбор техники должен определяться целью исследования. Обсуждение описанных выше методов можно найти также в работах Ная и его коллег (154). Уилсон делает еще два замечания относительно программ факторного анализа, включенных в СПСН. Во-первых, они позволяют проводить факторный анализ как матрицы корреляций, так и матрицы ковари-аций. Обе матрицы строятся на основе «сырых» данных, однако факторные решения, получаемые методом главных компонент и методом главных факторов, отличаются друг от друга. Этого нельзя сказать о Рэо- и Альфа-анализах, а также о модификации факторного анализа Харриса (82). Получаемые при помощи этих трех методов решения для матриц корреляций и ковари-аций пропорциональны и, следовательно, значимо коррелируют между собой, что, по мнению Уилсон, снимает проблему, с которой сталкиваются исследователи при использовании как метода главных компонент, так и метода главных факторов,— какую матрицу выбрать для факторизации. Второе замечание Уилсон касается отношения числа элементов к числу факторизуемых конструктов и связанной с этим проблемы репрезентативности конструктов. В целом можно сказать, что при факторизации матрицы корреляций надежность решения в некоторой степени зависит от стабильности коэффициентов корреляции. Стабильность возрастает по мере увеличения количества элементов, между которыми подсчитывает-ся корреляция. Поэтому Уилсон советует там, где это возможно, использовать число элементов, в три раза превышающее число конструктов. Кроме того, размерность конечного решения можно случайно или искусственно ограничить неправильным выбором конструктов, то есть нарушив требование репрезентативности конструктов. Если выявляются или задаются конструкты лишь двух типов, то можно с полным основанием ожидать двухфакторного решения. В работе Уилсон рассматриваются решения, оптимальные с точки зрения статистики, но не с точки зрения психологии. Баннистер и Мэир (21) при работе с ранговой решеткой, в которой в качестве элементов использовались люди, обнаружили, что при увеличении числа элементов от 10 до 15 значительно уменьшается структурированность материала решетки. — 92 —
|