Этап 1. Выбор исходных данных

Модель факторного анализа разрабатывалась для метрических данных. Поэтому первое требование к исходным данным — представление всех признаков в метрической шкале (не обязательно с одинаковыми средними и дис­персиями).

Включение в анализ порядковых или бинарных данных допустимо, но исследователь должен отдавать себе отчет, что искажения факторной структуры при этом будут соответствовать искажениям коэффициентов корреляций, и характер этих искажений неизвестен. В общем случае желательно перейти к единой шкале для всех признаков, либо ранговой, либо бинарной, затем вы­числять матрицу интеркорреляций, выбирая соответствующие меры взаимо­связи. Исследователь потеряет при этом существенную долю исходной ин­формации. А о допустимости дальнейшего вычисления значений факторных коэффициентов и оценок для объектов известно мало. Можно лишь сказать, что достоверность и ценность конечного результата обратно пропорциональ­ны доле потерянной исходной информации.

Если цель факторного анализа заключается только в определении структуры взаимосвязей переменных, то допустимо применение порядковых дан­ных, но перед проведением факторного анализа необходимо перейти к рангам по каждой переменной. Допустимо также использовать факторный анализ в отношении дихотомических переменных, если задача ограничивается оп­ределением структуры взаимосвязей и дихотомические корреляции между переменными не очень велики (не превышают 0, 7).

Порядковые и даже дихотомические данные могут использоваться для вычисления оценок факторов, но при условии действительно простой факторной структуры, высоких значениях общностей и факторных нагрузок переменных, определяющих каждый фактор (К. Иберла, 1980). При этом желательно проверять устойчивость факторной структуры на параллельных выборках.

Как и в других многомерных методах, недопустимы функциональные зависимости между переменными и корреляции, близкие к единице.

Количественное соотношение признаков и объектов зависит от целей исследования. Если цель анализа — изучение структуры взаимосвязей признаков, уменьшение их исходного количества путем перехода к новым переменным — факторам, то строгих ограничений нет. Желательно лишь, чтобы количество признаков было не меньше количества объектов. Если исследо­ватель хочет обнаружить и обосновать наличие факторов за взаимосвязями переменных, то желательно иметь в три раза больше объектов, чем призна­ков. Данное соотношение может сложиться и в процессе анализа — при отсе­ивании мало информативных переменных. Если же стоит задача обоснова­ния выявленной факторной структуры для генеральной совокупности, то объектов должно быть еще больше, для проверки устойчивости этой структу­ры на параллельных выборках.