7.1.5. Задание факторного анализа

Рассмотрим работу такой команды на агрегированном по городам файле наших учебных данных (напоминаем, что объектами этого файла являются города, в которых проводился опрос по поводу возможности передачи Японии Курильских островов, см.

FACTOR /VARIABLES W3D1 TO W3D6 /PLOT EIGEN

/CRITERIA FACTORS (2) /SAVE REGRESSION (ALL F).

Команда задана для получения факторов по переменным - долям числа респондентов, указавших различные причины неподписания договора (/VARIABLES W3D1 TO W3D6): W3D1 - нет необходимости; W3D2 - традиционное недоверие; W3D3 - незаинтересованность Японии; W3D4 - разные политические симпатии; W3D5 - нежелание Японии признать границы; W3D6 - нежелание СССР рассматривать вопрос об островах.

Подкоманда /PLOT EIGEN выдает графическую иллюстрацию долей объясненной дисперсии. Подкоманда /CRITERIA FACTORS (2) задает получение 2 факторов; если этой подкоманды не будет, программа сама определит число факторов. Задавая /SAVE REGRESSION ALL F) , мы получаем регрессионным методом непосредственно в активном файле оценки всех (ALL) факторов. Это будут переменные F1, F2 с заданным нами корневым именем F и добавленными к нему номерами факторов.

Рассмотрим результаты анализа. Табл. 7.1 содержит сведения об информативности полученных главных компонент. Первый фактор объясняет часть общей дисперсии, равную 2,402 (40,04 %), фактор 2 - 1,393 (23,1 %), третий - 0,853 (14,22 %) и т. д. Первые два фактора объясняют 63,25 % дисперсии, первые три - 77,47 %. Поскольку уже третья компонента объясняет менее 1 дисперсии (Х3 = 0,853), рассматривается всего 2 фактора - какой смысл рассматривать факторы, объясняющие меньше дисперсии, чем переменная из исходных данных?

Матрица факторных нагрузок представлена в табл.

Дисперсия, объясненная факторным анализом Com-ponent Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative, % Total % of Variance Cumulative, % 1 2,402 40,04 40,04 2,40 40,04 40,04 2 1,393 23,21 63,25 1,39 23,21 63,25 3 0,853 14,22 77,47 4 0,719 11,98 89,45 5 0,345 5,75 95,20 6 0,288 4,80 100,00 Extraction Method: Principal Component Analysis.

Таблица 7.2

Матрица факторных нагрузок

Component 1 2 W3D4 разные политические симпатии 0,769 0,327 W3D1 нет необходимости, отношения нормальны -0,723 0,26 W3D3 незаинтересованность Японии 0,674 0,578 W3D2 недоверие друг другу -0,569 -0,315 W3D5 нежелание Японии признать границы 0,527 -0,647 W3D6 нежелание СССР рассматривать вопрос -0,481 0,605 Таблица 7.3

Матрица факторных нагрузок после вращения факторов

Component 1 2 W3D3 незаинтересованность Японии 0,887 0,049 W3D4 разные политические симпатии 0,81 -0,208 W3D2 недоверие друг другу -0,643 0,095 W3D5 нежелание Японии признать границы 0,025 -0,834 W3D6 нежелание СССР рассматривать вопрос -0,014 0,773 W3D1 нет необходимости, отношения нормальны -0,416 0,646 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

Анализ факторных нагрузок показал, что фактор 2 существенно связан с W3D6 - долей считающих, что договор не подписан, так как СССР не желает рассматривать вопрос об островах. Он также отрицательно связан с долей считающих, что все беды из-за непризнания границ Японией (W3D5). Имеется относительно небольшая положительная его связь с переменной

W3D1 - «нет необходимости, отношения нормальны». Поэтому можно условно назвать этот фактор «фактором несоветской ориентации».

Первый фактор связан с переменными W3D3 - «нет заинтересованности Японии», W3D4 «разные политические симпатии», и несколько слабее, отрицательно, с W3D2 - «недоверие друг другу».

Сохраненные в виде переменных подкомандой SAVE факторы могут быть использованы для исследования данных, конструирования типологий и т. д. В частности, с помощью команды GRAPH мы получили поле рассеяния наших объектов (рис. 7.3 ) - городов в пространстве двух переменных - факторов. По этому графику, например, можно заключить, что жители Александровска-Сахалинского проявили в курильском опросе наиболее «несоветскую» ориентацию. Они менее всего склонны считать, что договора нет потому, что «так сложилось» в силу «недоверия» между странами и из-за разных политических симпатий. ? Е ело Бо ?

^^о-ск Петроп-Камч ?

датудВІЙЕИЙ Ё і.аНйт а

Ощцьей п ? ? ? ? ЩчичЛмуре

Холищ: п ? Близ О Б о ?

0х а ? Хабар обск ? ИОЬкн- С ах ал ? Кур иль с: к ? Александр-С ах ? - REGR factor score 1 for analysis 1 Рис. 7.3. Города курильского обследования в пространстве факторов