küsimusele. 1) Uurige kõigepealt, milliseid väiteid on inimestele esitatud. 2) Tehke faktoranalüüs 18 kõigi muutujatega. (Määrake maksimaalseks faktorite arvuks kõigepealt 6). 3) Millist faktorite eraldamise meetodit kasutasite? Maximum likehood meetodit. 4) Milline on esimese faktori omaväärtus ja seletusprotsent? Faktori omaväärtus 6,4 Seletusprotsent 33% 5) Kui suur on kõigi faktorite kumulatiivne seletusprotsent? 56% 6) Pöörake faktortelgi. Mis meetodit kasutasite? Varimax meetodit 7) Kas esimese faktori omaväärtus ja seletusprotsent muutusid? Jah, 3.26 ja 18.1% 8) Milline oleks õige faktorite arv Kaiseri kriteeriumi (omaväärtus > 1) järgi? 5 9) Cattelli kriteeriumi järgi? (Vaadake omaväärtuste graafikut /Scree plot/. N-nda faktori järel on graafikul küllalt suur langus, kuid pärast seda vähenevad omaväärtused ühtlaselt. Cattelli kriteeriumi järgi tuleks alles jätta N faktorit.) 2
küsimusele. 1) Uurige kõigepealt, milliseid väiteid on inimestele esitatud. 2) Tehke faktoranalüüs 18 kõigi muutujatega. (Määrake maksimaalseks faktorite arvuks kõigepealt 6). 3) Millist faktorite eraldamise meetodit kasutasite? Maximum likehood meetodit. 4) Milline on esimese faktori omaväärtus ja seletusprotsent? Faktori omaväärtus 6,4 Seletusprotsent 33% 5) Kui suur on kõigi faktorite kumulatiivne seletusprotsent? 56% 6) Pöörake faktortelgi. Mis meetodit kasutasite? Varimax meetodit 7) Kas esimese faktori omaväärtus ja seletusprotsent muutusid? Jah, 3.26 ja 18.1% 8) Milline oleks õige faktorite arv Kaiseri kriteeriumi (omaväärtus > 1) järgi? 5 9) Cattelli kriteeriumi järgi? (Vaadake omaväärtuste graafikut /Scree plot/. N-nda faktori järel on graafikul küllalt suur langus, kuid pärast seda vähenevad omaväärtused ühtlaselt. Cattelli kriteeriumi järgi tuleks alles jätta N faktorit.) 2
29065 R Squared .08448 S.E. of Est 1.00563 Sig. .1008 Intercept(S.E.) 2.21572( .41307) Slope(S.E.) .27119( .16035) ------------------------------------------------------------------------------- Page 17 SPSS/PC+ 6/12/ 2 This procedure was completed at 10:26:32 *---------------------------------- * Faktoranalyys (harj10). * Tunnuste arv va"hemalt 8. FACTOR /VARIABLES T61 TO T610 /FORMAT BLANK (0.3) /EXTRACTION /ROTATION VARIMAX /PLOT ROTATION (1,2). This FACTOR analysis requires 13448 ( 13.1K) BYTES of memory. ------------------------------------------------------------------------------- Page 18 SPSS/PC+ 6/12/ 2 - - - - F A C T O R A N A L Y S I S - - - - Analysis Number 1 Listwise deletion of cases with missing values Extraction 1 for Analysis 1, Principal-Components Analysis (PC)
määratud. Suuruse järgi järjestamiseks = analyze - dimension reduction - factor - options=sorted by size. Soovides ette anda väärtuse, millest väiksemaid ei kuvata (Options - Supress absolute values less than...) Faktorite pööramine: matemaatiline tehnika, mis võimaldab jõuda lihtsaima faktorite mustrini. Analyze - Dimension reduction - Factor - Rotation (paremalt), saab valida erinevad faktorite pööramise viisid: Varimax=toimub eeldusel, et kaks faktorit on risti omavahel ja pole seotud omavahel (eksisteerib harva) Direct Oblimin= võimaldab kaldpöördumist (vali see! Deltat ei muuda, see jääb nulliks) - OK Output aknas: Tabel "Structure Matrix": mida suurem arv seda mõjuvam. Faktorskooride salvestamine: Analyze - Dimension reduction - Factor - Scores (paremalt) - save as variables - ok
selliseks; faktorite vahelised korrelatsioonid ei ole lubatud ja kõiki faktoreid pööratakse ühepalju. Kaldnurkse pööramise puhul on faktorite-vahelised korrelatsioonid lubatud ja iga faktorit võib pöörata erineval määral. Otsus kumba pööramist eelistada, peaks tuginema eelkõige teoreetilistele kaalutlustele. 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
annaabi.ee 
