Como escolher um método de extração de análise fatorial com SPSS

Escrito por timothea xi | Traduzido por jesse mourao
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Como escolher um método de extração de análise fatorial com  SPSS
Escolha um método de extração de análise fatorial com base na distribuição de dados (background with binary data image by Pedro Nogueira from Fotolia.com)

Ao trabalhar com o SPSS para análise fatorial, você tem sete diferentes métodos de extração: Análise de Componentes Principais, Mínimos Quadrados não Ponderados, Mínimos Quadrados Generalizados, Probabilidade Máxima , Eixo Principal de Fatoração, Fatoração Alfa e Fatoração de Imagem. A análise fatorial é uma forma de redução de dados que é frequentemente utilizada nas ciências sociais para descobrir as variáveis ​​não observáveis ​​nas variáveis ​​manifestas, usando uma amostra em larga escala para obter uma matriz de correlação para as variáveis ​​envolvidas. A extração irá executar uma análise para um determinado número de fatores específicos. A escolha de um método de extração poderia alterar os resultados consideravelmente ou não muito.

Nível de dificuldade:
Moderado

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Instruções

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    Use o padrão: Análise de Componentes Principais. No SPSS, bem como em outros pacotes de software de estatística, o PCA é o método padrão para a extração de análise fatorial. Ele não é especificamente um método de análise fatorial, mas é amplamente usado como um método de extração. Neste método, os componentes são calculados usando todas as variâncias das variáveis ​​manifestas; o resultado é que toda esta variação aparece e as variâncias compartilhadas não ficam à parte com valores distintos. Os defensores do PCA dizem que há pouca diferença entre os métodos quando se trata de grandes matrizes; além disso, se uma solução de análise fatorial é estável, não importa qual o método utilizado. No entanto, outros perceberam que o PCA fornece encargos maiores do que os outros métodos e pode, portanto, levar a resultados enganosos.

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    Escolha o método de Probabilidade Máxima, se os dados são distribuídos de forma relativamente normal. Este método, bem como o de Mínimos Quadrados Generalizados, pode gerar uma tabela de adequação que pode ser usada para testar a significância estatística dos pesos dos fatores e calcular os intervalos de confiança e as correlações entre os fatores.

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    Opte pelo Eixo Principal de Fatoração (PAF) se os seus dados são significativamente anormais. O PAF analisa apenas a variação nos itens que são compartilhados por outros. Assim, ele procura o menor número de fatores que pode explicar a variância comum, ou a correlação, de um conjunto de variáveis.

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    Mantenha um determinado número de fatores para extração para o próximo passo na análise de fatores: rotação. A escolha de um método de extração não é o fim da história. Você também pode definir o número de fatores a serem extraídos, bem como alterar o autovalor mínimo na caixa de diálogo "Factor Analysis: Extraction" (análise de fator: extração), onde terá a opção de fazer cada um ou qualquer um destes. Os autovalores são as variâncias dos fatores que variam de acordo com o número de variáveis ​​inseridas, e são geralmente definidos com um padrão superior a 1,0. No entanto, isto pode resultar em imprecisões. Um teste de resultantes pode ajudar a determinar o melhor número de fatores através de gráficos de autovalores . Os pontos de dados acima da "quebra" podem indicar o número de fatores a serem mantidos.

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    Ajuste o número de fatores a extrair. O número inicial de fatores é o mesmo do número de variáveis ​​utilizadas na análise fatorial. No entanto, nem todos eles serão mantidos, então aqui é o lugar onde você determina o que guardar para uma análise posterior. Talvez você queira extrair mais fatores do que a opção padrão permite ou ajustar o número de fatores para compará-los com os de estudos anteriores. Nos relatórios, é necessário discutir a razão pela qual escolheu o número de fatores de extração.

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