Statistiline modelleerimine teooria kokkuvõte 2020
seda lihtsaks faktorstruktuuriks.
FA eeldused:
Arvtunnused (võivad olla ka järjestusskaalal); saab arvutada korrelatsioone (r / rho)
Tunnuste vahel peaks olema märkimisväärseid lineaarseid seoseid (enne
korrelatsioonianalüüsiga kontrollida)
Andmeid valimis vähemalt 10x rohkem mõõdetud tunnuseid (valim võiks olla
hinnanguliselt vähemalt 200)
Olulised protsessid:
Faktorite eraldamise meetod (kõige levinum on maximum likelyhood)
Faktorite pööramine – täisnurkne (orthogonal) või kaldnurkne (oblique); parandab
üldist faktorite seletusvõimet, kui on rohkem kui 1 faktor.
o Täisnurkne pööramine – lineaarsed kombinatsioonid on alati 90° nurga all
ning see eeldab, et faktorid ei ole omavahel korreleeritud
o Kaldnurkne pööramine – ei kehti eelnevad eeldused; psühholoogias
peamiselt kasutatav meetod!
Faktorite arvu eraldamine
annaabi.ee 
