Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Factor Score Coefficient Matrix






 

    Factor
       
v1 v2 .060 -.018 .113 .158 -.493 -.045  
v3 .005 -.052 .408  
v4 .095 .055 -.063  
v5 .046 -.204 -.078  
v6 -.020 .266 .128  
v7 -.696 .172 -.051  
v8 .180 -.121 -.002  
v9 .006 .500 -.192  
v10 .084 .085 -.012  

Extraction Method: Maximum Likelihood. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Factor Scores Method: Regression.

 

Эти коэффициенты являются стандартизированными регрессионными -коэффициентами трех уравнений множественной регрессии — по одному для каждого фактора. Каждый из них пропорционален соответствующей фак­торной нагрузке и обратно пропорционален корреляции данной переменной с другими переменными. Факторные оценки по каждому фактору для объек­та получаются путем подстановки в регрессионное уравнение с указанными -коэффициентами z -значений соответствующих исходных переменных.

 

В) Новые переменные в составе таблицы исходных данных (SPSS Data Editor).

 

После выполнения пп. 10—В в таблице исходных данных Data Editor после исходных переменных появляются новые переменные, соответствующие вычисленным факторным оценкам для объектов. В данном случае для каждого испытуемого вычислены по три значения факторных оценок: FAC1_1, FAC2_1, FAC3_1. Эти переменные могут быть использованы для дальнейшего анализа вместо набора исходных переменных.

 







© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.