ANALIZA FACTORIALA
METODE AVANSATE IN CERCETAREA SCOLARA -de IRINA CULIC EDITURA-POLIROM 2004
RECENZIE
Capitolul in discutie este structurat in cinci subcapitole: A) Ce este analiza factoriala? B) Logica analizei factoriale. C) Modele factoriale si structuri de covarianta. D) Realizarea unei analize factoriale. E) Procedura factor in SPSS 10.1 A) Ce este analiza factoriala? Fiecare subcapitol trateaza un aspect semnificativ al analizei factoriale.Aceasta este numele unei colectii de metode statistice multivariate, al caror scop principal este identificarea structurii latente a unui set de date care descriu un concept ori un fenomen ce caracterizeaza o populatie de obiecte. Putem avea la dispozitie mai multe variabile observabile,care masoara diferite aspecte ale conceptului sau fenomenului studiat. Tema generala la care raspunde analiza factoriala este urmatoarea:avand un set de date alcatuit dintr-o multime de variabile care descriu un concept/fenomen sau o multime de obiecte,putem considera ca ele sunt determinate de catre un numar mai mic de variabile neobservabile direct(factori).
Prin identificarea factorilor se obtin doua dintre foloasele principale ale analizei factoriale: -sumarizarea -reducerea datelor Prin calcularea unor scoruri factoriale pentru fiecare dimensiune identificata care sa inlocuiasca variabilele originale si care pot fi utilizate in prelucrari,obtinem o reducere a dimensionalitatii datelor la numarul de factor identificat. B) Logica analizei factoriale Analiza factoriala pleaca de la presupunerea ca exista un numar redus de variabile latente(factori) care determina covariatia intre variabilele observate.Acest lucru inseamna ca fiecare dintre cele ,,m,, variabile observate X1,X2.......Xm poate fi exprimata ca o combinatie liniara intre ,,n,, variabile latente F1,F2.......Fn
n < m.
Exemplu: In care doua variabile observabile X1 si X2 sunt determinate de un singur factor latent F1.Acest lucru inseamna ca atat o parte din varianta lui X1 cat si o parte din varianta lui X2 sunt datorate variantei F1. Covariatia dintre X1 si X2 poate fi explicata prin aceea ca factorul F1 determina atat pe X1 cat si pe X2. C) Modele factoriale si structuri de covarianta. In cazul modelelor factoriale si structurilor de covarianta stimulative sunt figurile care vin si completeaza explicatiile. Aceeasi structura de covarianta numar variabil de factori;se poate demonstra matematic ca exista o corespondenta intre numarul de factori intr-un model cauzal si rangul unei matrice construite numita matrice de corelatie ajustata. D) Realizarea unei analize factoriale Definirea problemei conceptuale Pentru realizarea unei analize factoriale primul pas este cel de stabilire a obiectivelor si de pregatire a setului de date de analiza.Intrebarile sunt legate de tema de cercetare. Matricea de corelatie Cel de-al doilea pas cel de examinare a datelor si de calculare a matricei
de
covarianta/corelatie.In realizarea unei analize factoriale cel mai adesea folosim ca punct de
start matricea de corelatie.Aceasta se foloseste atunci cand dorim sa facem comparatii intre grupuri: corelatiile care sunt masuri standardizate folosind standarde specifice grupului,vor face invariante valori care sunt diferite de la grup la grup. Exista cateva modalitati de a stabili daca exista suficienta corelatie intre variabilele observate pentru a analiza factorial datele: 1. una este aceea de testa statistic prezenta corelatiei intre variabile. 2. stabilirea daca exista suficienta corelatie intre variabile pentru a cauta o structura latenta a datelor , altfel spus examinarea coeficientilor de corelatie partiali 3. masuri de adecvare a esantionarii. Sunt dati pasii spre: -Extragerea factorilor. Cel mai important lucru este stabilirea numarului minim de fcatori comuni care sa produca in mod satisfacator corelatiile dintre variabile. -Rotatia factorilor. Problema rotatiei factorilor este o problema de transformare a datelor intr-un model factorial lipsit de ambiguitati in ceea ce priveste semnificatia factorilor. Termenul de rotatie denumeste exact ceea ce implica: sistemul de axe ortogonale reprezentat de factori este rotit in jurul originii intr-o alta pozitie. -Interpretarea factorilor. Interpretarea factorilor este facilitata atunci cand variabilele satureaza in mod semnificativ doar unul dintre factori. Cand o variabila satureaza mai multi factori, ea trebuie considerata in interpretarea tuturor factorilor care o explica. -Scoruri factoriale. Unul dintre scorurile principale ale analizei factoriale este acela de reducere a datelor. Exista mai multe categorii de estimare a scorurilor factoriale. Ideea generala este urmatoarea: presupunem ca datele noastre sunt lipsite de erori si ca ele au fost create dupa un model factorial cu un factor. Pe baza acestui model incercam sa estimam valorile factorului comun. -Validarea analizei factoriale. Dincolo de problemele de inferenta statistica, validarea analizei factoriale are, de asemenea, aspecte logic-conceptuale, extrastatistice. Metoda cea mai directa de validare a rezultatelor este sa trecem de la perspectiva exploratorie la una confirmatorie si sa evaluam replicabilitatea rezultatelor. Acest lucru se poate face din exemplu, fie prin impartirea esantionului in doua si compararea rezultatelor pentru cele doua esantioane, fie prin folosirea unui alt esantion extras din aceeasi populatie. Toate acestea se regasesc aplicate in exemple concrete in capitolul de fata. E) Procedura Factor in SPSS 10.1 Pachetul statistic SPSS contine un set de proceduri pentru realizarea analizei factoriale.
Procedura se lanseaza din meniul Analyze,optiunea Data reduction,suboptiunea Factor Fereastra care se deschide permite specificarea variabilelor observate care intra in analiza. Butonul Descriptives-ne da posibilitatea sa obtinem o serie de valori privind datele initiale. Butonul Extraction deschide o fereastra prin care putem selecta metoda de extragere a factorilor. Butonul Rotation deschide o fereastra care ne da posibilitatea sa selectam o metoda de rotatie a factorilor. Meniul Scores ofera posibilitatea calcularii scorurilor factoriale. Prin butonul Options, putem cere afisarea rezultatelor in asa fel incat citirea si interpretarea factorilor sa fie usurate. Tot in capitol este prezentat un model exemplu: Perceptia coruptiei in Romania. Variabilele sunt un set de 11 intrebari. Scala de masura a acestor variabile nu este una metrica, insa indeplineste conditiile care le permit sa fie folosite corect intr-o analiza factoriala Capitolul de fata se impune ca o lucrare notabila prin modul de structurare,prin logica dimensiunilor,prin vastitatea aspectelor abordate. Informatiile date despre analiza factoriala au contribuit la completarea cunostintelor pentru a putea explora noi abordari teoretice, metodologii si baze de date pentru temele la care voi lucra. Nu trebuie uitat insa ca exercitiul cel mai bun pentru insusirea si intelegerea acestor tehnici este practica ce va dezvalui multe din complexitatea, continutul si interpretarea datelor si rezultatelor.
MASTERAND: SUMEDREA (SIMA) D. MIRELA
