один из методов установления качеств, не поддающихся непосредственному наблюдению.
Факторный анализ
Факторный анализ
Источник: Нартова-Бочавер С.К. Дифференциальная психология, глоссарий
Факторный анализ
Factor analysis) — статистическая техника для сортировки тестируемых признаков или действий в концептуально схожие группы.
Источник: Р.Чалдини, Д.Кенрик, С.Нейберг. Социальная психология. 2002
Факторный анализ (factor analysis)
набор техник, предназначенных для выявления переменных, которые могли бы частично описывать связи внутри большого числа переменных.
Источник: Палмер Д., Палмер Л. Эволюционная психология: секреты поведения Homo sapiens
Факторный анализ
статистическая процедура, с помощью которой выделяется меньшее число факторов в большом объеме независимых переменных, или пунктов.
Источник: Багадирова С.К., Юрина А.А. Материалы к курсу психология личности. 2014
Факторный анализ
factor analysis). Многомерный анализ, выявляющий взаимосвязь многочисленных переменных. Переменные, высоко коррелирующие друг с другом, образуют ?факторы?.
Источник: Гудвин Дж. Исследование в психологии методы и планирование. 2004
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
комплекс аналитических методов, позволяющих выявить скрытые (латентные) признаки, а также причины их возникновения и внутренние закономерности их взаимосвязи.
Факторный анализ
(Factor analysis) – статистический метод, позволяющий разбивать множество тестовых заданий или образцов поведения на группы по критерию концептуальной схожести.
Источник: Социальная психология. Пойми себя чтобы понять других. СПб. Прайм-Еврознак 2002
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
Метод статистической обработки, который применяется для того, чтобы сократить большое количество показателей или переменных, выявив те, на которые человек давал однотипные ответы.
Факторный анализ
общее название ряда статистических процедур, которые направлены на определение места меньшего числа измерений, кластеров или факторов в большем наборе независимых переменных или пунктов.
Источник: Жмуров В.А. Большая энциклопедия по психиатрии. 2012
Факторный анализ
Factor analysis). Метод, используемый для определения скрытых психологических переменных личности или скрытых переменных в вопросах тестов, которые выявляются при обработке корреляционной матрицы.
Источник: Frager R., Fadiman J. Glossary of "Personality and Personal Growth", 2002
факторный анализ
раздел многомерного статистического анализа, обьединяющий методы оценки размерности множества наблюдаемых переменных посредством исследования структуры корреляционных матриц.
Источник: Конюхов Н.И. Прикладные аспекты современной психологии: термины, концепции,методы. 1992
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
набор статистических методов для анализа корреляций между несколькими переменными с целью оценить фундаментальные скрытые факторы, которые проявляются в наблюдаемых данных, описать и измерить эти факторы. Часто используется при разработке балльных шкал и опросников.
Источник: Эпидемиологический словарь. 2009 г.
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
от лат. factor - делающий, производящий и греч. analysis - разложение, расчленение] - метод многомерной математической статистики, применяемый при исследовании статистически связанных признаков с целью выявления определенного числа скрытых от непосредственного наблюдения факторов
Источник: Дудьев В.П. Психомоторика: cловарь-справочник. 2008
Факторный анализ
Factor analysis). Статистическая процедура, используемая для определения скрытых психологических переменных испытуемых или скрытых переменных в вопросах тестов, которые могут быть выделены в ходе анализа матрицы интеркорреляций. Используется Кеттелом и Айзенком для идентификации основополагающих черт структуры индивидуума.
Источник: Хьел Л., Зиглер Д. Теории личности. 2003
Факторный анализ
Раздел прикладной математики, используемый для анализа результатов различных тестов. В общих чертах этот статистический метод имеет целью открыть факторы, являющиеся общими для множества переменных, между которыми существуют определенные корреляции. Благодаря использованию таких подходов в последнее время посредством обстоятельных статистических исследований устанавливаются важные закономерности с учетом разных сторон процессов и факторов, определяющих распространение, течение, исход, а также некоторые внутренние стороны болезненных процессов, в т. ч. и при психических заболеваниях.
Источник: Психиатрический энциклопедический словарь. К. МАУП 2003
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
англ. factor analysis) - совокупность математических методов снижения размерности пространства наблюдаемых переменных с помощью линейного проектирования. Исходным материалом для применения Ф. а. служат матрицы расстояний между наблюдаемыми переменными (показателями разных тестов, показателями отдельных шкал тестов, измерениями к.-л. характеристик испытуемых); в классических вариантах Ф. а. - это матрицы парных корреляций, в поздних модификациях - ненормированные аналоги корреляций или даже топологические меры расстояния. Основные алгоритмы Ф. а.: метод главных компонент и центроидный метод. Наибольшую сложность представляет интерпретация результатов Ф. а. Многие методы психодиагностики создавались с помощью Ф. а. О некоторых применениях Ф. а. см.: Большая пятерка, Метод семантического дифференциала, Первичные интеллектуальные способности.
Источник: Большой психологический словарь. Сост. Мещеряков Б., Зинченко В. Олма-пресс. 2004
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
от лат. factоr – действующий, производящий и греч. analуsis – разложение, расчленение) – метод многомерной математической статистики, применяемый при исследовании статистически связанных признаков с целью выявления определенного числа скрытых от непосредственного наблюдения факторов. Созданный в начале ХХ в. для нужд психологии, Ф. а. впоследствии получил большое распространение в др. науках. С помощью Ф. а. не просто устанавливается связь изменения одной переменной с изменением др. переменной, а определяется мера этой связи и обнаруживаются основные факторы, лежащие в основе указанных изменений. Ф. а. имеет определенные слабые стороны, в частности отсутствует однозначное математическое решение проблемы факторных нагрузок, т. е. влияния отдельных факторов на изменения различных переменных. На современном уровне развития отечественной конфликтологии Ф. а. во всех ее отраслях используется очень редко. Наука еще не готова к его применению. Однако Ф. а. м. б. полезен и результативен при исследовании конфликтов.
Источник: Анцупов А.Я., Шипилов А.И. Словарь конфликтолога. 2009
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
от лат. factor — действующий, производящий и греч. analysis — разложение, расчленение) — метод многомерной математической статистики, применяемый при исследовании статистически связанных признаков с целью выявления определенного числа скрытых от непосредственного наблюдения факторов. Созданный в начале прошлого века для нужд психологии (Ч. Спирмен), Ф. а. впоследствии получил большое распространение в экономике, медицине, социологии и др. науках, располагающих большим количеством переменных, из которых обычно необходимо выделить ведущие. С помощью Ф. а. не просто устанавливается связь изменения одной переменной с изменениями другой переменной, а определяется мера этой связи и обнаруживаются основные факторы, лежащие в основе указанных изменений. Ф. а. особенно продуктивен на начальных этапах научных исследований, когда необходимо выделить какие-либо предварительные закономерности в исследуемой области. Это позволяет последующий эксперимент сделать более совершенным по сравнению с экспериментом на переменных, выбранных произвольно или случайно. Как метод Ф. а. имеет определенные слабые стороны, в частности отсутствует однозначное математическое решение проблемы факторных нагрузок, т. е. влияния отдельных факторов на изменение различных переменных.
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
прикладной метод математической статистики, включающий совокупность математических процедур, с помощью которых в множестве частных фактов выделяют несколько основных измерений-факторов, вокруг которых группируются соответствующие факты. В свою очередь, факторы, выделяемые с помощью Ф.а., рассматриваются как предполагаемые причины, лежащие в основе статистических взаимосвязей (корреляций) между фактами. Одна из задач Ф.а. в экспериментальной психологии состоит в том, чтобы в результате его проведения заменить множество различных методик, предназначенных для изучения разнообразных частных явлений, одной или несколькими методиками, позволяющими измерять и точно оценивать факторы, объясняющие соот ветствующие частные явления. Материалом для Ф.а. служит множество попарных корреляций между фактами. Считается, что за статистически значимо коррелирующими друг с другом фактами лежит один и тот же фактор. Факторы, выделенные в результате Ф.а., рассматриваются как независимые (ортогональные), если связанные с ними факты между собой статистически не коррелируют. Процедура Ф.а. сводится к следующему. Вначале опытным путем получают большое количество разнообразных данных, касающихся значительного числа различных людей. Эти данные могут быть получены с помощью любых методов психологического исследования. Затем к ним применяется техника Ф.а. для того, чтобы выявить лежащие в их основе факторы. При проведении Ф.а. вначале определяется ограниченное число факторов, ответственных за разнообразные вариации изучаемых фактов. После этого устанавливается относительный вес-значение каждого фактора, т. е. тот вклад, который этот фактор вносит в вариации соответствующих ему частных фактов. Этот вес иногда называю «факторная нагрузка». В заключение каждый из выделенных факторов получает свое психологическое название (интерпретацию). В том случае, когда Ф.а. применяется для изучения структуры личности, выделяемые факторы психологически интерпретируются как отдельные черты личности. Основные идеи Ф.а. предложены английским психологом Ч. Спирменом (1904), а его техника в дальнейшем была усовершенствована Л. Терстоуном (1931). См. вес факторный, корреляция, статистика математическая, фактор, черта личности.
Источник: Психологичеcкий словарь. М. Владос. 2007
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
Этот термин в действительности не представляет собой единого понятия, скорее он служит общим названием для ряда статистических процедур, которые направлены на определение места меньшего числа измерений, кластеров или факторов (4) в большем наборе независимых переменных или пунктов. Основной отличительный элемент факторного анализа – репозиция данных. Начиная с массива коэффициентов корреляций между всеми первичными переменными базы данных (число которых может быть очень велико, особенно если это пункты личностного опросника или теста интеллекта) с помощью методики факторного анализа выделяется малое число основных компонентов, которые могут рассматриваться как исходные переменные, объясняющие взаимосвязи, наблюдаемые в данных. Переменные, которые коррелируют друг с другом на высоком уровне, будут определяться как представляющие один фактор; переменные, которые не коррелируют друг с другом, определяются как представляющие ортогональные (или независимые) факторы. Идеальный факторный анализ выделил бы малое число факторов, каждый из которых был бы ортогональным друг другу; то есть в пространственных понятиях, которые располагались бы под прямым углом Друг к другу в графическом изображении. Обратите внимание, что все эти процедуры – строго статистические; факторы, которые выявляются в ходе анализа, еще должны быть субъективно исследованы, чтобы определить, представляют ли они наиболее яркие психологические измерения. Например, в тестах на Ю значения по ряду пунктов могут оказаться высоко коррелирующими друг с другом и определяться как статистический фактор, например, исследование этих пунктов может показать, что все они содержат математические элементы, и таким образом это может привести к предположению о существовании математического фактора. Имеется тенденция, особенно когда методы факторного анализа применяются к личностным опросникам, определять выявляемые факторы как черты. Строго говоря, фактор – не черта; черта выводится из фактора, он представляет регулярность, лежащую в основе базы данных, и эти два термина не должны рассматриваться как синонимы. Установление валидной черты требует дополнительных выводов; для обсуждения использования и сопутствующих проблем см. черта. Факторный анализ является важным инструментом в тех областях психологии, в которых основные компоненты предполагаются, но трудно различимы, например, тестирование интеллекта, оценки личности, семантика и т.п. Сами эти процедуры довольно сложны, и для того чтобы понимать и использовать их, требуется владение в некоторой степени математическими знаниями. Во многих последующих статьях даются основные понятия концептуальной базы факторного анализа; для того чтобы познакомиться с математическими основами и методами применения, читателю следует обратиться к книгам по факторному анализу.
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
комплекс аналитических методов, позволяющих выявить скрытые (латентные) признаки, а также причины их возникновения и внутренние закономерности их взаимосвязи (см. ЛАТЕНТНЫЙ АНАЛИЗ).
Ф. а. направлен на преобразование исходного набора признаков в более простую и содержательную форму. Центральная задача метода — переход от совокупности непосредственно измеряемых признаков изучаемого явления к комплексным обобщенным факторам,
за которыми стоят комбинации исходных признаков, выделяемых на основе их внутренних закономерностей, отражающих структуру исследуемой области явлений.
Согласно т. з. одного из создателей Ф. а.— Л. Тэрстоуна, этот метод применяется для «конденсирования» тестовых оценок, сведения их к относительно малому числу независимых переменных и для выделения факторов, необходимых для описания индивидуальных
различий тестовых результатов. Поэтому Ф. а. представляет собой не только метод статистической обработки исходных данных для их обобщений, но и широкий научный метод подтверждения гипотез относительно природы процессов, присущих самому измеряемому
свойству.
Одной из наглядных моделей Ф. а. может служить схема, приведенная на рис. 56. Области признаков (психологических особенностей, свойств, способностей и т. д.), измеряемых тестами А, Б, В, представлены в виде прямоугольников. В зоне 1 находятся
общие признаки для тестов А и Б, в зоне 2 — признаки, влияющие на успешность выполнения тестов Б и В. В зоне 3 присутствуют признаки, объединенные общим для совокупности трех тестов фактором. Относительная площадь зон иллюстрирует факторный
вес (меру проявления выявленной латентной переменной (признака) в результатах того или иного теста), представленность в результатах теста данных выделенного универсального фактора ХАБВ.
Исходной информацией для проведения Ф. а. является корреляционная матрица, или матрица интеркорреляций показателей тестов. В некоторых моделях Ф. а. матрица может включать и другие характеристики связей и сопряженности между изучаемыми признаками
(напр., кластерные отношения, расстояния в семантическом пространстве и т. д.). Выделенные путем анализа интеркорреляций или других характеристик связи обобщенные факторы первого порядка могут быть представлены в виде новой матрицы, отражающей
корреляции между факторами. На основе таких матриц могут определяться факторы более высокого порядка.
В истории психологии Ф. а. связан с решением ряда теоретических задач. Сначала он воспринимался как один из основных подходов к раскрытию содержания психологических свойств. Так, Ч. Спирменом (1931 г.) на основе анализа корреляций между результатами
различных тестов была выдвинута идея единого генерального фактора («фактор g»), лежащего в основе успешности выполнения любых тестов, связанных с измерением интеллектуальных свойств. Им же в 1927 г. была разработана математически обоснованная
методика Ф. а., теоретической основой которой послужила однофакторная теория, исходящая из того, что в основе матрицы интеркорреляций лежат один общий и столько единичных факторов, сколько было использовано тестов. Л. Тэрстоуном (1931 г.)
разработан мультифакторный анализ оценки многих коррелирующих между собой (облических) и относительно независимых (ортогональных) факторов, объясняющий мультифакторную концепцию интеллекта. После работ Л. Тэрстоуна начался период активной
разработки различных математических моделей Ф. а.
В настоящее время методы Ф. а. составляют сложную специальную область математической статистики. В психологической диагностике Ф. а. широко используется как для решения исследовательских задач, так и при конструирований психодиагностических методик
(см. «ШЕСТНАДЦАТЬ ЛИЧНОСТНЫХ ФАКТОРОВ» ОПРОСНИК).
Ф. а. направлен на преобразование исходного набора признаков в более простую и содержательную форму. Центральная задача метода — переход от совокупности непосредственно измеряемых признаков изучаемого явления к комплексным обобщенным факторам,
за которыми стоят комбинации исходных признаков, выделяемых на основе их внутренних закономерностей, отражающих структуру исследуемой области явлений.
Согласно т. з. одного из создателей Ф. а.— Л. Тэрстоуна, этот метод применяется для «конденсирования» тестовых оценок, сведения их к относительно малому числу независимых переменных и для выделения факторов, необходимых для описания индивидуальных
различий тестовых результатов. Поэтому Ф. а. представляет собой не только метод статистической обработки исходных данных для их обобщений, но и широкий научный метод подтверждения гипотез относительно природы процессов, присущих самому измеряемому
свойству.
Одной из наглядных моделей Ф. а. может служить схема, приведенная на рис. 56. Области признаков (психологических особенностей, свойств, способностей и т. д.), измеряемых тестами А, Б, В, представлены в виде прямоугольников. В зоне 1 находятся
общие признаки для тестов А и Б, в зоне 2 — признаки, влияющие на успешность выполнения тестов Б и В. В зоне 3 присутствуют признаки, объединенные общим для совокупности трех тестов фактором. Относительная площадь зон иллюстрирует факторный
вес (меру проявления выявленной латентной переменной (признака) в результатах того или иного теста), представленность в результатах теста данных выделенного универсального фактора ХАБВ.
Исходной информацией для проведения Ф. а. является корреляционная матрица, или матрица интеркорреляций показателей тестов. В некоторых моделях Ф. а. матрица может включать и другие характеристики связей и сопряженности между изучаемыми признаками
(напр., кластерные отношения, расстояния в семантическом пространстве и т. д.). Выделенные путем анализа интеркорреляций или других характеристик связи обобщенные факторы первого порядка могут быть представлены в виде новой матрицы, отражающей
корреляции между факторами. На основе таких матриц могут определяться факторы более высокого порядка.
В истории психологии Ф. а. связан с решением ряда теоретических задач. Сначала он воспринимался как один из основных подходов к раскрытию содержания психологических свойств. Так, Ч. Спирменом (1931 г.) на основе анализа корреляций между результатами
различных тестов была выдвинута идея единого генерального фактора («фактор g»), лежащего в основе успешности выполнения любых тестов, связанных с измерением интеллектуальных свойств. Им же в 1927 г. была разработана математически обоснованная
методика Ф. а., теоретической основой которой послужила однофакторная теория, исходящая из того, что в основе матрицы интеркорреляций лежат один общий и столько единичных факторов, сколько было использовано тестов. Л. Тэрстоуном (1931 г.)
разработан мультифакторный анализ оценки многих коррелирующих между собой (облических) и относительно независимых (ортогональных) факторов, объясняющий мультифакторную концепцию интеллекта. После работ Л. Тэрстоуна начался период активной
разработки различных математических моделей Ф. а.
В настоящее время методы Ф. а. составляют сложную специальную область математической статистики. В психологической диагностике Ф. а. широко используется как для решения исследовательских задач, так и при конструирований психодиагностических методик
(см. «ШЕСТНАДЦАТЬ ЛИЧНОСТНЫХ ФАКТОРОВ» ОПРОСНИК).
Источник: Словарь-справочник по психологической диагностике 1989 г.
Факторный анализ
factor analysis) Ф. а. - общее название для совокупности статистических методов, предназначенных для установления главных измерений или факторов, лежащих в основе связей между большим количеством переменных. История Ф. а. начинается с работ Фрэнсиса Гальтона, занимавшегося изучением связей между интеллектом и антропометрическими данными, и Карла Пирсона, разраб. мат. обоснование "метода главных осей". Гальтон предложил понятие "латентных факторов" для объяснения взаимосвязи изучаемых им разнородных переменных, а Пирсон первым снабдил исследователей мат. средствами построения моделей для их выявления. По общему признанию, начало совр. методам Ф. а. было положено в трудах Чарльза Спирмена, пытавшегося вычислять корреляции между различными специальными способностями в надежде на то, что т. о. ему удастся измерить общий интеллект. Он предполагал, что эти корреляции м. б. вызваны комбинацией единственного ("генерального") фактора общего интеллекта и вторичных, или "специфических", факторов, отражающих уникальные качества отдельных способностей. Позже исследователи расширили предложенную Спирменом модель генерального фактора (линейно сочетающегося со специфическими факторами), добавляя в нее понятия общих или групповых факторов. Л. Л. Терстоун, предлагавший свою собственную модель факторного анализа - т. н. "центроидный метод", особенно активно выступал в защиту расширенных факторных моделей, к-рые он называл многофакторным анализом. За прошедшие с тех пор годы исследователи разраб. широкий спектр техник и мат. моделей факторного анализа. Различные подходы оказываются эффективными для решения конкретных исследовательских задач, в зависимости от цели исслед. и основных допущений исследователя относительно природы челов. свойств. Компьютеры дали в руки исследователю очень быстрый и эффективный инструмент для многомерного анализа в подлинном смысле этого слова. При проведении Ф. а. сначала вычисляют коэффициенты корреляции между наблюдаемыми переменными: оценками по психол. тестам, ответами на пункты опросника (преобразованными в числовую форму), количественными биографическими данными и т. д. Полученные корреляции размещаются в похожей на турнирную таблицу матрице интеркорреляций, в к-рой отображены коэффициенты корреляции для всех возможных пар подвергаемых анализу переменных. Затем, применяя одну из множества специальных техник Ф. а., представленные в этой матрице связи между переменными приводят (посредством мат. процедуры сокращения размерности пространства переменных) к существенно меньшему числу основных измерений или факторов, ответственных, как предполагается, за полученные корреляции. Если коэффициенты корреляции между переменными в матрице интеркорреляций близки к нулю, то, разумеется, Ф. а. просто не может привести к выделению к.-л. факторов. Термин "факторная структура" чаще всего относится к набору факторов, извлеченных в рез-те Ф. а. Нек-рые из них являются общими факторами, разделяющими ответственность за изменение уровней изучаемых переменных, а нек-рые - специфическими факторами, отвечающими за изменение уровня только какой-то одной (каждый - своей) переменной. Т. о., каждая переменная отображается в виде линейной комбинацией общих и специфического факторов. При описании рез-тов Ф. а. каждая переменная численно выражается через свою факторную нагрузку, указывающую на то, в какой степени определенный фактор "нагружен" этой переменной. Факторные нагрузки изменяются в пределах от -1 до +1, т. к. они, фактически, яв-ся коэффициентами корреляции между математически извлеченными факторами и приведенными к стандартизованному виду переменными. Так, напр., если определенный тест интеллекта имеет факторную нагрузку 0,80 на фактор, маркированный как "вербальная способность", то говорят, что этот тест отличается высокой нагрузкой на вербальную способность. Многие переменные имеют между собой нечто общее в том, что касается их изменения. Это "нечто общее" называется общностью данной переменной. Общность имеет численное выражение, изменяющееся в пределах от 0 до 1, и представляет собой часть или долю дисперсии, к-рую данная переменная разделяет по одному или неск. факторам с др. переменными анализируемого множества. Доля дисперсии переменной, за вычетом той ее части, к-рая обусловлена общими факторами (иначе говоря, за вычетом общности), называется специфичностью и отражает характерность данной переменной. В действительности факторы яв-ся гипотетическими переменными или "конструктами", описывающими степень взаимосвязанности анализируемых переменных. Смысловое значение фактора складывается из определяющих свойств тех переменных, к-рые имеют высокие нагрузки по данному фактору. Т. о., Ф. а. позволяет исследователю проводить разведочный анализ гипотез касательно осн. измерений, лежащих в основе совокупности связанных переменных. Это важный метод для определения минимального числа таких измерений, необходимых для объяснения изменчивости изучаемой совокупности переменных. См. также Кластерный анализ, Методы эмпирического исследования, Методы многомерного анализа А. Далке
Источник: Корсини Р., Ауэрбах А. Психологическая энциклопедия. 2006