AVISO: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar a manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisas Digitais e Educação Ajude o Grupo de Consultoria Estatal, dando um presente Análise de Fator de Saída Anotada da Stata Esta página mostra um exemplo de análise fatorial com notas de rodapé explicando o resultado. Vamos fazer um eixo principal iterado (opção ipf) com SMC como comunalidades iniciais reter três fatores (opção fator (3)) seguido de rotações varimax e promax. Esses dados foram coletados em 1428 estudantes universitários (dados completos sobre 1365 observações) e são respostas a itens em uma pesquisa. Usaremos item13 através do item24 em nossa análise. uma. Eigenvalue: um autovalor é a variância do fator. Na solução do fator inicial, o primeiro fator representará a maior variação, o segundo representará a próxima maior variação, e assim por diante. Alguns dos autovalores são negativos porque a matriz não é de nível completo, ou seja, embora haja 12 variáveis, a dimensionalidade do espaço do fator é muito menor. Existem no máximo sete fatores possíveis. B. Diferença: Dá as diferenças entre o autovalor atual e o seguinte. C. Proporção: Dá a proporção de variância explicada pelo fator. D. Cumulativo: Dá a proporção acumulada da variância explicada por este fator mais todos os anteriores. E. Cargas de fator: as cargas de fatores para esta solução ortogonal representam tanto como as variáveis são ponderadas para cada fator, mas também a correlação entre as variáveis e o fator. F. Unicidade: Dá a proporção da variância comum da variável não associada aos fatores. Unicidade é igual a 1 - comunidade. G. Cargas de fator rotativo: As cargas de fator para a rotação ortogonal varimax representam tanto a forma como as variáveis são ponderadas para cada fator como também a correlação entre as variáveis e o fator. Uma rotação varimax tenta maximizar as cargas quadradas das colunas. H. Uniqueness: Os mesmos valores que em e. Acima porque é ainda uma solução de três fatores. A opção em branco exibe apenas o fator de carga maior do que um valor específico (digamos 0,3). Eu. Cargas de fator girado: as cargas de fatores para a rotação oblíqua promax representam como cada uma das variáveis é ponderada para cada fator. Nota: estas não são correlações entre variáveis e fatores. A rotação promax permite que os fatores sejam correlacionados na tentativa de melhor aproximar a estrutura simples. Eu. Uniqueness: Os mesmos valores que em e. E h. Acima porque é ainda uma solução de três fatores. O comando comum estat é um comando de correção temporária que exibe a correlação entre os fatores de uma rotação oblíqua. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade da Califórnia. Análise de Fator: Uma Introdução Curta, Parte 1 por Maike Rahn, PhD Por que usar análise fatorial Análise de fator É uma ferramenta útil para investigar relações variáveis para conceitos complexos, como status socioeconômico, padrões alimentares ou escalas psicológicas. Ele permite que os pesquisadores investigem conceitos que não sejam facilmente medidos diretamente, colapsando um grande número de variáveis em alguns fatores subjacentes interpretáveis. O que é um fator O conceito-chave de análise fatorial é que múltiplas variáveis observadas possuem padrões de respostas semelhantes porque estão todos associados a uma variável latente (ou seja, não diretamente medida). Sua associação com uma variável latente subjacente, o fator, que não pode ser facilmente medido. Por exemplo, as pessoas podem responder de forma semelhante a questões sobre renda, educação e ocupação, que estão todas associadas ao status socioeconômico variável latente. Em todas as análises fatoriais, há o mesmo número de fatores que as variáveis. Cada fator capta uma certa quantidade da variância geral nas variáveis observadas, e os fatores são sempre listados de acordo com a quantidade de variação que eles explicam. O autovalor é uma medida da quantidade de variância das variáveis observadas que um fator explica. Qualquer fator com um autovalor 1 explica mais variância do que uma única variável observada. Portanto, se o fator de status socioeconômico tivesse um autovalor de 2.3, isso explicaria tanta variância como 2,3 das três variáveis. Este fator, que captura a maior parte da variância nessas três variáveis, pode ser usado em outras análises. Os fatores que explicam a menor quantidade de variância geralmente são descartados. Decidir quantos fatores são úteis para reter será assunto de outra postagem. O que é o factor de carga A relação de cada variável com o fator subjacente é expressa pelo chamado fator de carregamento. Aqui está um exemplo da produção de uma análise fatorial simples que analisa indicadores de riqueza, com apenas seis variáveis e dois fatores resultantes. A variável com a associação mais forte à variável latente subjacente. Fator 1, é renda, com um fator de carregamento de 0,65. Uma vez que os carregamentos de fatores podem ser interpretados como coeficientes de regressão padronizados. Pode-se também dizer que a renda variável tem uma correlação de 0,65 com o Fator 1. Isso seria considerado uma forte associação para uma análise fatorial na maioria dos campos de pesquisa. Duas outras variáveis, educação e ocupação, também estão associadas ao fator 1. Com base nas variáveis que carregam altamente no fator 1, poderíamos chamá-lo de status socioeconômico individual. O valor da casa, o número de parques públicos e o número de crimes violentos por ano, no entanto, têm cargas de fator elevados no outro fator, Fator 2. Eles parecem indicar a riqueza geral dentro do bairro, então podemos querer chamar de Bairro de Fator 2 status socioeconômico. Observe que o valor da casa variável também é marginalmente importante no Fator 1 (carregando 0,38). Isso faz sentido, uma vez que o valor de uma casa de pessoas deve estar associado à sua renda. Sobre o autor: Maike Rahn é um cientista da saúde com uma sólida experiência em análise de dados. Maike tem um Ph. D. Em Nutrição da Universidade de Cornell. Na busca de treinamento estatístico acessível com os melhores mentores de estatísticas em torno de Quero perguntar a um especialista todas as suas questões de estatísticas de gravação. Confira estatisticamente o nosso programa exclusivo de adesão com webinars mensais e sessões de QA abertas. Posts relacionados Obrigado pela contribuição de FA. It8217s está ajudando, mas precisa de uma hipótese para apoiá-lo Dr Maike Rahn, Muito obrigado pela breve explicação sobre o que é a análise fatorial. Compreendo perfeitamente como candidatar-se. Desejo um dia você ler meu trabalho. Melhores comentários de Queenstown em Eastern Cape-South Africa Hey, você poderia nomear 4 testes psicológicos baseados em análise fatorial, como 16 PF e NEO, outros testes que você encontrou. Obrigado. Eu li vários artigos tentando explicar a análise fatorial. Este é o mais fácil de entender porque é claro e conciso. É seguro dizer que a análise fatorial é a análise feita na busca da relação demográfica e variável (dependente, mediador, moderador) no estudo ou Ou é a análise feita em todos os itens sob uma construção para ver o carregamento entre Os itens que representam a construção. Ajude-me, pois não consigo descobrir o que é a análise dos fatores. Por favor, ajude. Muito Obrigado. Oi Mike, Não, FA não foi feito para procurar relacionamento entre diferentes variáveis em um modelo de relacionamento. Análise de fator é um modelo de medição para uma variável não medida (uma construção). Então, está mais perto da sua última definição. Muito obrigado A explicação mais clara que já li. Cumprimentos da Espanha.
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