KOONDTUNNUSTE (INDEKSITE) TASANDIL Koondtunnuste moodustamine on väga vajalik kahel põhilisel põhjusel: · Koondada ja üldistada andmestikku See on eriti oluline suuremahuliste küsimustike korral. Näiteks 1980ndatel aastatel ajakirjandusosakonnas tehtud kohalike lehtede, ajakirjade, raamatuhuvi ja elulaadi uuringutes oli ankeedis 900-1300 algtunnust, mida võeti kokku ligikaudu sajaks koondtunnuseks. Ka EMORi turu- ja tarbimisküsitlustes ulatub algtunnuste arv tihti üle 1000. Ajakirjanduse ja kommunikatsiooni osakonna värskes suurküsitluses (dets 2002) on 800 algtunnust. · Suurendada tulemuste usaldusväärsust Koondtunnus võimaldab usaldusväärsemalt välja tuua ühiskonnas levinud tendentse kui üksiktunnus. Tulemuste analüüs indekseid ja tüpoloogiaid kasutades võimaldab ellu viia TRÜ Sotsioloogialaboris juba 1970ndate algul väljakujunenud metodoloogilist põhimõtet:
- peakomponentide meetod: muutuja koguhajuvus on faktoritega täielikult määratud, jääkhajuvust ei ole - peatelgede meetod: jääkhajuvus on olemas, muutujate hajuvust püütakse kommunaliteedi tasemeni ära seletada; kommunaliteedi lõppväärtused arvutatakse lähendusena. Esialgsed kommunaliteedid on peakomponentide meetodi puhul alati väärtusega 1, sest esialgseid peakomponente on sama palju kui algtunnuseid ja nende poolt saab kirjeldatud kogu algtunnuste variatiivsus. 24. Kuidas faktormaatriksist leida esimese muutuja kommunaliteeti? Faktorlaadungid või faktorkaalud (seitsme lähenduse tulemusena) F1 F2 x1 0,94331 -0,28039 x2 0,70669 -0,16156 x3 0,92825 -0,30210
senisest põhjalikum ning sotsiaalteaduse sügavamatel meetoditel põhinev analüüs. Vastajatel paluti hinnata mitmesuguseid EL-iga seotud aspekte ning liitumise arvatavat mõju Eestile. Analüüs põhineb tunnusele, mis kajastab ühest või teisest aspektist EL-iga liitumise mõju Eestile ning selle elanikele. Tunnustevaheliste seoste väljaselgitamiseks kasutati faktoranalüüsi (analüüs, mis võimaldab moodustada uued algtunnuste grupeerimisel saadud muutujad, milles on kõrvaldatud iga üksiku algtunnuse eripärast tingitud variatiivsus, mille ühisosa, peegeldavad faktortunnused usaldusväärsemalt laiemalt ja üldisemalt fenomeni, mis peitub konkreetsetele küsimustele antud vastuste taga). Kõige optimaalsemaks osutus 7 faktoriga mudel (vt. Lisad, tabel 1, lk 25-26). Tabel 1 annab ülevaate, millised algtunnused milliste faktoritega on kõige tugevamalt seotud
Kui me eeldame, et faktorid peaksid olema üksteisest sõltumatud, tuleks eelistada ortogonaalset pööramist (nt. varimax). Kui aga teooria ütleb, et faktorid on omavahel korreleeritud, on mõistlik valida kaldnurkne pööramine (nt. direct obliminal). Scores -> Saab teha iga faktori tulemustest uue veeru enda andmetesse. Hetkel me seda võimalust ei kasuta. Tulemused: a) Kommunaliteedid - kirjeldavad faktorite algtunnuste variatiivsuse ühist osa. Suur kommunaliteet näitab, et vaadeldav tunnus sobib faktorite leidmise protsessis hästi teiste vaadeldud tunnustega kokku. Communalities Initial Extractio n Sõnavara ,220 ,528 Diagrammid ,378 ,479 Andmed ,290 ,367
annaabi.ee 
