🗊Презентация Факторный анализ

Категория: Здоровье и Медицина
Нажмите для полного просмотра!
Факторный анализ, слайд №1Факторный анализ, слайд №2Факторный анализ, слайд №3Факторный анализ, слайд №4Факторный анализ, слайд №5Факторный анализ, слайд №6Факторный анализ, слайд №7Факторный анализ, слайд №8Факторный анализ, слайд №9Факторный анализ, слайд №10Факторный анализ, слайд №11Факторный анализ, слайд №12Факторный анализ, слайд №13Факторный анализ, слайд №14Факторный анализ, слайд №15Факторный анализ, слайд №16Факторный анализ, слайд №17Факторный анализ, слайд №18Факторный анализ, слайд №19Факторный анализ, слайд №20Факторный анализ, слайд №21Факторный анализ, слайд №22Факторный анализ, слайд №23Факторный анализ, слайд №24Факторный анализ, слайд №25Факторный анализ, слайд №26
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Факторный анализ. Доклад-сообщение содержит 26 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


Факторный анализ
Описание слайда:
Факторный анализ

Слайд 2


Главная цель – уменьшение размерности исходных данных для их экономного описания при условии минимальных потерь исходной информации. Главная цель – уменьшение размерности исходных данных для их экономного описания при условии минимальных потерь исходной информации. Результат – переход от множества исходных переменных к существенно меньшему числу новых переменных – факторов.
Описание слайда:
Главная цель – уменьшение размерности исходных данных для их экономного описания при условии минимальных потерь исходной информации. Главная цель – уменьшение размерности исходных данных для их экономного описания при условии минимальных потерь исходной информации. Результат – переход от множества исходных переменных к существенно меньшему числу новых переменных – факторов.

Слайд 3


Фактор – причина совместной изменчивости нескольких исходных переменных. Фактор – причина совместной изменчивости нескольких исходных переменных. Основное назначение факторного анализа – анализ корреляций множества признаков.
Описание слайда:
Фактор – причина совместной изменчивости нескольких исходных переменных. Фактор – причина совместной изменчивости нескольких исходных переменных. Основное назначение факторного анализа – анализ корреляций множества признаков.

Слайд 4


Основные схемы факторного анализа Эксплораторный факторный анализ осуществляется при исследовании скрытой факторной структуры без предположения о числе факторов и их нагрузках. Конфирматорный факторный анализ предназначен для проверки гипотез о числе факторов и их нагрузках.
Описание слайда:
Основные схемы факторного анализа Эксплораторный факторный анализ осуществляется при исследовании скрытой факторной структуры без предположения о числе факторов и их нагрузках. Конфирматорный факторный анализ предназначен для проверки гипотез о числе факторов и их нагрузках.

Слайд 5


История создания метода Ф. Гальтон: если несколько признаков, измеренных на группе индивидов, изменяются согласованно, то можно предположить существование одной общей причины этой изменчивости – фактора.
Описание слайда:
История создания метода Ф. Гальтон: если несколько признаков, измеренных на группе индивидов, изменяются согласованно, то можно предположить существование одной общей причины этой изменчивости – фактора.

Слайд 6


К. Пирсон (1901): создание одого из основных способов уменьшения размерности данных – метода главных компонент. К. Пирсон (1901): создание одого из основных способов уменьшения размерности данных – метода главных компонент.
Описание слайда:
К. Пирсон (1901): создание одого из основных способов уменьшения размерности данных – метода главных компонент. К. Пирсон (1901): создание одого из основных способов уменьшения размерности данных – метода главных компонент.

Слайд 7


Ч. Спирмен (1904): разработка математического аппарата для оценки фактора, исходя из множества измерений, – однофакторного анализа. Если ряд признаков попарно коррелируют друг с другом, можно составить систему линейных уравнений, связывающих эти признаки. Ч. Спирмен (1904): разработка математического аппарата для оценки фактора, исходя из множества измерений, – однофакторного анализа. Если ряд признаков попарно коррелируют друг с другом, можно составить систему линейных уравнений, связывающих эти признаки.
Описание слайда:
Ч. Спирмен (1904): разработка математического аппарата для оценки фактора, исходя из множества измерений, – однофакторного анализа. Если ряд признаков попарно коррелируют друг с другом, можно составить систему линейных уравнений, связывающих эти признаки. Ч. Спирмен (1904): разработка математического аппарата для оценки фактора, исходя из множества измерений, – однофакторного анализа. Если ряд признаков попарно коррелируют друг с другом, можно составить систему линейных уравнений, связывающих эти признаки.

Слайд 8


Л. Терстоун (1930-е): многофакторный анализ для описания многочисленных измеренных способностей меньшим числом общих факторов интеллекта – линейной комбинацией исходных способностей. Л. Терстоун (1930-е): многофакторный анализ для описания многочисленных измеренных способностей меньшим числом общих факторов интеллекта – линейной комбинацией исходных способностей.
Описание слайда:
Л. Терстоун (1930-е): многофакторный анализ для описания многочисленных измеренных способностей меньшим числом общих факторов интеллекта – линейной комбинацией исходных способностей. Л. Терстоун (1930-е): многофакторный анализ для описания многочисленных измеренных способностей меньшим числом общих факторов интеллекта – линейной комбинацией исходных способностей.

Слайд 9


С 1950-х годов: факторный анализ используется при разработке тестов, обосновании структурных теорий интеллекта и личности. С 1950-х годов: факторный анализ используется при разработке тестов, обосновании структурных теорий интеллекта и личности.
Описание слайда:
С 1950-х годов: факторный анализ используется при разработке тестов, обосновании структурных теорий интеллекта и личности. С 1950-х годов: факторный анализ используется при разработке тестов, обосновании структурных теорий интеллекта и личности.

Слайд 10


Г.Ю. Айзенк: трехфакторная теория личности: психотизм, экстраверсия, нейротизм. Г.Ю. Айзенк: трехфакторная теория личности: психотизм, экстраверсия, нейротизм. Опросники: EPI, EPQ.
Описание слайда:
Г.Ю. Айзенк: трехфакторная теория личности: психотизм, экстраверсия, нейротизм. Г.Ю. Айзенк: трехфакторная теория личности: психотизм, экстраверсия, нейротизм. Опросники: EPI, EPQ.

Слайд 11


Метод главных компонент Переменные X и Y положительно коррелируют. Наибольший разброс данных вдоль оси M1.Анализ главных компонент – переход от XY к проекции их координат на M1.
Описание слайда:
Метод главных компонент Переменные X и Y положительно коррелируют. Наибольший разброс данных вдоль оси M1.Анализ главных компонент – переход от XY к проекции их координат на M1.

Слайд 12


Анализ главных компонент – преобразование информации, содержащейся в исходных данных. Анализ главных компонент – преобразование информации, содержащейся в исходных данных. Теряется минимум информации об объектах измерения. Чем сильнее взаимосвязь переменных, тем меньше исходной информации теряется. Если переменные не коррелируют, то компоненты являются равнозначными и невозможно определить главную из них.
Описание слайда:
Анализ главных компонент – преобразование информации, содержащейся в исходных данных. Анализ главных компонент – преобразование информации, содержащейся в исходных данных. Теряется минимум информации об объектах измерения. Чем сильнее взаимосвязь переменных, тем меньше исходной информации теряется. Если переменные не коррелируют, то компоненты являются равнозначными и невозможно определить главную из них.

Слайд 13


Система координат главных осей: Система координат главных осей: первой главной осью λ1 является самый длинный диаметр овального тела, второй главной осью λ2 является самый длинный дёиаметр в плоскости, ортогональной к первой главной оси и проходящей через центр тяжести системы (заштрихована вертикально), третья главная ось λ3 в трехмерном случае перпендикулярна к первой и второй главным осям и проходит через центр тяжести.
Описание слайда:
Система координат главных осей: Система координат главных осей: первой главной осью λ1 является самый длинный диаметр овального тела, второй главной осью λ2 является самый длинный дёиаметр в плоскости, ортогональной к первой главной оси и проходящей через центр тяжести системы (заштрихована вертикально), третья главная ось λ3 в трехмерном случае перпендикулярна к первой и второй главным осям и проходит через центр тяжести.

Слайд 14


Стадии факторного анализа: Вычисление корреляционной матрицы для всех переменных, участвующих в анализе. Извлечение факторов. Вращение факторов для создания упрощенной структуры. Интерпретация факторов.
Описание слайда:
Стадии факторного анализа: Вычисление корреляционной матрицы для всех переменных, участвующих в анализе. Извлечение факторов. Вращение факторов для создания упрощенной структуры. Интерпретация факторов.

Слайд 15


50 испытуемых, 5 показателей интеллекта. 50 испытуемых, 5 показателей интеллекта. Все показатели статистически взаимосвязаны, кроме 4 – 1 и 4 – 2.
Описание слайда:
50 испытуемых, 5 показателей интеллекта. 50 испытуемых, 5 показателей интеллекта. Все показатели статистически взаимосвязаны, кроме 4 – 1 и 4 – 2.

Слайд 16


Выделены два фактора. Находятся переменные, имеющие наибольшие факторные нагрузки (корреляции между исходной переменной и фактором). Выделены два фактора. Находятся переменные, имеющие наибольшие факторные нагрузки (корреляции между исходной переменной и фактором).
Описание слайда:
Выделены два фактора. Находятся переменные, имеющие наибольшие факторные нагрузки (корреляции между исходной переменной и фактором). Выделены два фактора. Находятся переменные, имеющие наибольшие факторные нагрузки (корреляции между исходной переменной и фактором).

Слайд 17


Чем больше абсолютная величина факторной нагрузки, тем сильнее связь переменной с фактором и тем больше данная переменная обусловлена действием соответствующего фактора. Чем больше абсолютная величина факторной нагрузки, тем сильнее связь переменной с фактором и тем больше данная переменная обусловлена действием соответствующего фактора. Факторы идентифицируются по переменным, с которыми они в наибольшей степени связаны. Фактору присваивается имя, обобщающее по смыслу наименования входящих в него переменных.
Описание слайда:
Чем больше абсолютная величина факторной нагрузки, тем сильнее связь переменной с фактором и тем больше данная переменная обусловлена действием соответствующего фактора. Чем больше абсолютная величина факторной нагрузки, тем сильнее связь переменной с фактором и тем больше данная переменная обусловлена действием соответствующего фактора. Факторы идентифицируются по переменным, с которыми они в наибольшей степени связаны. Фактору присваивается имя, обобщающее по смыслу наименования входящих в него переменных.

Слайд 18


Проблемы факторного анализа 1. Проблема общности Общность – часть дисперсии переменной, обусловленная действием общих факторов. Вычисляется как сумма квадратов нагрузок по строке:
Описание слайда:
Проблемы факторного анализа 1. Проблема общности Общность – часть дисперсии переменной, обусловленная действием общих факторов. Вычисляется как сумма квадратов нагрузок по строке:

Слайд 19


Полнота факторизации – сумма квадратов элементов факторной структуры (суммарная дисперсия всех переменных), деленная на количество признаков. Полнота факторизации – сумма квадратов элементов факторной структуры (суммарная дисперсия всех переменных), деленная на количество признаков. Качество факторного анализа тем выше, чем выше полнота факторизации. Нижним порогом этого показателя обычно выбирается значение 0,7
Описание слайда:
Полнота факторизации – сумма квадратов элементов факторной структуры (суммарная дисперсия всех переменных), деленная на количество признаков. Полнота факторизации – сумма квадратов элементов факторной структуры (суммарная дисперсия всех переменных), деленная на количество признаков. Качество факторного анализа тем выше, чем выше полнота факторизации. Нижним порогом этого показателя обычно выбирается значение 0,7

Слайд 20


2. Проблема числа факторов 2. Проблема числа факторов Заранее не известно, сколько факторов достаточно для представления переменных. Исследователь заранее определяет их возможное количество: Критерий Кайзера: число факторов равно числу компонент, собственные значения которых больше 1. Критерий отсеивания Р. Кеттелла (критерий каменистой осыпи): количество факторов определяется по точке перегиба на графике собственных значений (K±1).
Описание слайда:
2. Проблема числа факторов 2. Проблема числа факторов Заранее не известно, сколько факторов достаточно для представления переменных. Исследователь заранее определяет их возможное количество: Критерий Кайзера: число факторов равно числу компонент, собственные значения которых больше 1. Критерий отсеивания Р. Кеттелла (критерий каменистой осыпи): количество факторов определяется по точке перегиба на графике собственных значений (K±1).

Слайд 21


По критерию Кайзера – 2 фактора, по критерию Кеттелла – 3-4 фактора. По критерию Кайзера – 2 фактора, по критерию Кеттелла – 3-4 фактора.
Описание слайда:
По критерию Кайзера – 2 фактора, по критерию Кеттелла – 3-4 фактора. По критерию Кайзера – 2 фактора, по критерию Кеттелла – 3-4 фактора.

Слайд 22


3. Проблема вращения 3. Проблема вращения Результаты факторного анализа непосредственно не подлежат интерпретации.
Описание слайда:
3. Проблема вращения 3. Проблема вращения Результаты факторного анализа непосредственно не подлежат интерпретации.

Слайд 23


Оси факторов можно повернуть на любой угол относительно переменных, при условии соблюдения взаимной перпендикулярности факторов. Оси факторов можно повернуть на любой угол относительно переменных, при условии соблюдения взаимной перпендикулярности факторов. Желательно, чтобы каждая переменная в результате вращения оказалась вблизи оси фактора, т.е. имела максимальную нагрузку по одному фактору и минимальную – по другим. Варимакс-вращение
Описание слайда:
Оси факторов можно повернуть на любой угол относительно переменных, при условии соблюдения взаимной перпендикулярности факторов. Оси факторов можно повернуть на любой угол относительно переменных, при условии соблюдения взаимной перпендикулярности факторов. Желательно, чтобы каждая переменная в результате вращения оказалась вблизи оси фактора, т.е. имела максимальную нагрузку по одному фактору и минимальную – по другим. Варимакс-вращение

Слайд 24


Факторный анализ, слайд №24
Описание слайда:

Слайд 25


Факторный анализ, слайд №25
Описание слайда:

Слайд 26


4. Проблема интерпретации факторов 4. Проблема интерпретации факторов Каждый фактор идентифицируется по тем переменным, которые с ним наиболее сильно связаны, то есть которые имеют наиболее высокие факторные нагрузки по данному фактору.
Описание слайда:
4. Проблема интерпретации факторов 4. Проблема интерпретации факторов Каждый фактор идентифицируется по тем переменным, которые с ним наиболее сильно связаны, то есть которые имеют наиболее высокие факторные нагрузки по данному фактору.

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию