Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Factor Score Coefficient Matrix
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.
|