→ Analiza Czynnikowa → Start Learning / Download MP3 Flashcards

Question		Answer
Czym jest analiza czynnikowa? start learning		to rodzina technik pozwalających na przedstawienie relacji między zmiennymi należącymi według badacza do tego samego zbioru.
Jakie założenie przyjmuje analiza czynnikowa? start learning		przyjmuje założenie, że zmienne obserwowane są liniową kombinacją pewnych nieobserwowalnych czynników. Część tych czynników jest charakterystyczna tylko dla jednej zmiennej (czynniki swoiste), a część jest wspólna dla dwóch lub więcej zmiennych.
Jakie trzy kroki wyróżnia się w procesie analizy czynnikowej? start learning		1. Przygotowanie macierzy korelacji. 2. Wyodrębnienie początkowych czynników ortogonalnych i 3. Rotacja rozwiązania końcowego.
Czym jest PCA? start learning		Jest to analiza głównych składowych. Jest to metoda obróbki i wizualizacji danych, w analizie czynnikowej stosowana jest do redukcji liczby zmiennych. Metoda ta maksymalizuje % wariancji wyjaśnionej z wyjściowych zmiennych. graficzna prezentacja danych w postaci głównych komponentów
Na czym polega PCA? start learning		Polega na manipulacji danymi w ten sposób, aby osie tworzone przez główne komponenty przebiegały wzdłuż linii prostej, przy maksymalnej wariancji wyników i były ortogonalne.
Czym jest centrowanie? start learning		Jest to transformacja polegająca na odjęciu od każdego wyniku średniej danej zmiennej. Wykorzystywana przez interpretacji geometrycznej modelu głównych składowych.
Czym jest reifikacja? start learning		Jest to proces interpretacji osi w wielozmiennowej przestrzeni.
Co należy zrobić jeśli chcemy otrzymać najlepszą k-wymiarową reprezentacje n-wymiarowych danych? start learning		Należy dokonać projekcji tych danych do k-wymiarowej przestrzeni zdefiniowanej przez k pierwszych głównych składowych. Jest to przybliżenie prawdziwego obrazu danych.
Czym jest główna składowa? start learning		Jest to kombinacja oryginalnych zmiennych i tzw. ładunków czynnikowych mająca największą możliwą wariancje przy założeniu ortogonalności ze wszystkimi poprzednimi składowymi. wzór: Y=a¹X¹+a²X²+... +anXn gdzie a to ładunki czynników, a X to zmienne obserwowane
Czym jest model czynników wspólnych? start learning		Jest to model pozwalający na opisanie grupy n badanych zmiennych poprzez ich dekompozycji w nowy zbiór m nie skorelowanych czynników. Uwzględnia strukturę wariancji badanych zmiennych. W analizie czynnikowej interesuje nas macierz korelacji zredukowana o czynnik swoisty.
Co składa się na czynnik swoisty? start learning		Wariancja specyficzna j-tej zmiennej oraz wariancja błędu. Czynnik swoisty jest nieskorelowany z innymi czynnikami.
Co składa się na czynnik swoisty? start learning		Wariancja specyficzna j-tej zmiennej oraz wariancja błędu. Czynnik swoisty jest nieskorelowany z innymi czynnikami.
Czym jest wyznacznik macierzy korelacji? start learning		Jest to stosunek wielkości wariancji zmiennych obserwowanych do ich kowariancji. Jego niska wartość oznacza silne korelacji zmiennych. Przyjmuje wartości z zakresu 0-1.
Czym są współczynniki korelacji częściowej? start learning		Są to współczynniki mówiące o korelacji pomiędzy dwoma zmiennymi gdy wpływ innych zmiennych jest wyeliminowany jeżeli przeważają małe to u podstaw testowych zmiennych leży wspólny wynik i można przeprowadzić analizę.
Czym jest miara KMO? start learning		Jest to miara doboru próby. Im większa tym lepiej. Optymalna wartość to 0,9, jeśli jest niższa niż 0,5 to raczej nie należy przeprowadzać analizy czynnikowej. To stosunek wielkości korelacji zmiennych do wielkości korelacji częściowej tych zmiennych.
Czym jest test MSA? start learning		Jest to miara pozwalająca na określenie, czy odrzucić daną pojedyncza zmienną. Przedstawiana na przekątnej macierzy przeciwobrazu kowariancji.
Czym jest test sferycznosci Bartletta? start learning		Jest to test sprawdzający H0, mówiącą, że macierz korelacji zmiennych jest macierzą jednostkowa, czyli ma 1 na przekątnej i 0 na pozostałych polach (brak korelacji). Zależy nam na odrzuceniu H0.
Czym jest macierz istotności korelacji? start learning		Jest to macierz pokazująca istotność korelacji pomiędzy poszczególnymi zmiennymi.
Wymień metody wykorzystywane do oceny danych przed przeprowadzeniem analizy? start learning		1) Wyznacznik macierzy korelacji 2) Wspolczynnik korelacji częściowej. 3) Miara KMO 4) Test MSA 5) Test sferycznosci Bartletta I 6) Macoerz istotności korelacji.
Czym jest ZZW? start learning		Jest to zasób zmienność wspólnej, czyli wielkość wariancji danej zmiennej wyjaśniona przy pomocy wybranej liczby czynników. ZWW jest równy 1 dla PCA, a dla innych metod zwykle ma poniżej 1
Opisz metodę najmniejszych kwadratów. start learning		Daje ona, dla ustalonej liczby czynników, wzór ładunków czynnikowych, który minimalizuje sumę kwadratów różnic między wartościami w danej i odtworzonej macierzy korelacji.
Co ma na celu metoda najmniejszych kwadratów? start learning		Dopasowanie do zebranych danych, pary wyników takiej linii prostej, która jest do nich najlepiej dopasowana, tak aby ogólny błąd oszacowania był jak najmniejszy. Zawsze dostarcza takiego rozwiązania, gdzie wielkość sumy kwadratów błędów jest najniższa.
Opisz metodę największej wiarygodności ML start learning		Metoda to poszukuje takiego rozwiązania czynnikowego, które najlepiej pasuje do obserwowanych korelacji. Zakłada się, że próba pochodzi z populacji, w której m-czynników model dokładnie odtwarza wejściowe dane, a zmienne mają charakter parametryczny.
Opisz metodę trójkątnej dekompozycji. start learning		Metoda ta wymaga, aby pierwszy czynnik miał niezerowe ładunki na wszystkich zmiennych, drugi miał zerowy ładunek dla jednej zmiennej, trzeci dla dwóch itd.
Czym jest wartość własna? start learning		Jest to wielkość wariancji danego czynnika, przy założeniu, że wielkość wariancji początkowej zmiennej wynosi 1.
Czym jest wykres osypiska? start learning		Jest to wykres, oparty na wartościach własnych. Używany do określenia, ile czynników powinno zostać utworzone, aby zredukować liczbę zmiennych, nie tracąc zbyt wielu informacji.
Co jest kryterium odrzucenia w wykresie osypiska? start learning		Punkt, w którym nachylenie linii na wykresie staje się bardzo małe (wariancja na kolejnych czynnikach jest bardzo podobna i już nie spada).
Czym jest macierz składowych? start learning		Jest to macierz zaweiacjaca ładunki czynnikowe, będące jednocześnie wartościami korelacji pomiędzy oryginalnymi zmiennymi i czynnikami.
Czym jest rotacja? start learning		Jest to metoda obracania układu współrzędnych, w taki sposób, aby umożliwić badaczowi łatwiejszą interpretację czynników. Transformacje te powinny prowadzić do prostych wyników. Wyroznia się rotację ortogonalną i nieortogonalną (ukośną). W tej drugiej dopuszcza się korelację pomiędzy czynnikami.
Wymień najpopularniejsze rotację ortogonalne. start learning		VARIMAX minimalizuje liczbę zmiennych o wysokich ładunkach, co ułatwia interpretację. QUATRIMAX minimalizuje liczbę czynników potrzebnych do wyjaśnienia zmiennej. Ułatwia interpretację zmiennych w kontekście czynników. EQUAMAX połączenie obu poprzednich. EQUAMAX umożliwia interpretację i zmiennych i czynników.
Na jakie części rozbija się macierz w przypadku zastosowania rotacji ukośnej? start learning		Na macierz schematu (zawiera ładunki czynnikowe) i macierz struktury (zawiera korelację między czynnikami i zmiennymi)
Porównaj klasyczną analizę czynnikową FA z analizą głównych składowych PCA. start learning		FA uwzględnia strukturę wariancji badanych zmiennych i generuje czynniki wspólne i swoiste, a PCA jej nie uwzględnia i generuje tylko czynniki wspólne, do tego daje tyle czynników ile w sprowadzonych zmiennych, a FA mniej. PCA tłumaczy 100% wariancji. FA mniej. FA korzysta z rotacji ortogonalnych i ukośnych, a PCA tylko z ortogonalnych. PCA jest wykorzystywana do matematycznych analiz.
Jakie są cele analizy czynnikowej? start learning		1) Odnalezienie nowej grupy zmiennych łączących zmienne wyjściowe. 2) Identyfikacja niewidocznych czynników latentnych. 3) Odkrycie niewidocznej struktury w zbiorze danych. Analiza grupuje pytania mierzącej to samo.
Co oznacza kryterium Kreisera? start learning		Kryterium to określa, że analizie poddajemy tylko te czynniki, których wartość własna osiąga wartość 1
Czym jest ładunek czynnikowy? start learning		Jest to miara określająca stopnień nasycenia danego pytania danym czynnikiem. Inaczej stopnień w jakim dane pytanie dotyczy określonego czynnika.
Wymień najpopularniejsze rotacje ukośne. start learning		OBLIMIN, PROMAX wykorzystywane przy dużych zbiorach.
Jakie są wady analizy czynnikowej? start learning		Wymaga podjęcia wielu arbitralnych decyzji. Generuje różne możliwości interpretacyjne. Otrzymuje różne wyniki w zależności od podjętych decyzji - np: typ rotacji, liczby czynników.
Do czego wykorzystuje się konfirmacyjną analizę czynnikową? start learning		Sprawdzamy przy jej pomocy, czy nasze przypuszczenia znajdują odzwierciedlenie w zebranych danych. Czy model przystaje do naszych danych. Najczęściej w tym celu wykorzystuje się test chi²
Na czym polega test chi²? start learning		Testowana jest przy jego pomocy hipoteza zerowa, mówiącą ze model nie odbiega od danych. Zależy nam na tym, żeby wynik nie był istotny statystycznie p>a, tym samym by nie odrzucić hipotezy zerowej.
Wymień znane ci indeksy dopasowania (analiza konfirmacyjna) i ich pożądane wartości. start learning		GFI i AGFI powinny przekraczać 0.9; chi²/df nie powinny przekraczać 5.0 (zależy od źródła); RMSEA powinien być mniejszy od 0.05 albo przynajmniej 0.08; NFI i NNFI powinny być wyższe niż 0.9

Analiza czynnikowa

You must sign in to write a comment

More