Вводное руководство по подтверждающему факторному анализу

Понимание отношений между различными переменными является важной частью статистического анализа. Подтверждающий факторный анализ — это процедура, которую исследователи используют для определения точности своих теорий о взаимосвязях данных. Если вы интересуетесь социальными исследованиями или статистикой, понимание того, как применять этот метод, может помочь вам получить важные сведения о ваших данных. В этой статье мы объясним концепцию подтверждающего факторного анализа, рассмотрим ключевые термины, чтобы узнать, и рассмотрим основные этапы этого процесса.

Что такое подтверждающий факторный анализ?

Подтверждающий факторный анализ (CFA) — это метод статистического моделирования, который оценивает, насколько точно различные системы измеряют и оценивают концепцию. С помощью этого метода исследователи используют свои базовые знания о концепции, чтобы разработать гипотезу о том, как ее измерить, а затем применяют CFA для проверки точности своих идей. Исследователи используют программное обеспечение для моделирования структурных уравнений для проведения подтверждающего факторного анализа, потому что это требует обработки сложных наборов данных с помощью передовых математических моделей и уравнений.

CFA является популярной процедурой исследования и анализа данных в социальных науках, особенно в психологии, поскольку она может обращаться к теоретическим моделям и понятиям, которые трудно измерить, например к эмоциям и психологическим симптомам. В социальных науках такими системами измерения обычно являются опросные вопросы, рейтинговые шкалы и другие инструменты. Например, исследователь может использовать CFA, чтобы определить, насколько хорошо каждый вопрос в опросе о психическом здоровье указывает на симптомы тревожного расстройства.

Связанный: [7 Types of Statistical Analysis Techniques (With the Statistical Analysis Process)](https://buom.ru/career-advice/career-development/types-of-statistical-analysis)

Ключевые термины подтверждающего факторного анализа

Вот некоторые из основных терминов, которые необходимо знать при проведении подтверждающего факторного анализа:

Наблюдаемая переменная

Наблюдаемая переменная — это фактор, который вы используете для измерения понятия. Наблюдаемые переменные включают данные, которые вы записываете во время исследования. Вопросы в опросах часто касаются различных наблюдаемых переменных.

Например, рассмотрим специалиста по психическому здоровью, использующего опрос для оценки симптомов тревоги. В одном из вопросов опроса респонденту предлагается оценить уровень своего стресса от одного до пяти. В этом случае, поскольку уровень стресса может указывать на наличие беспокойства, а исследование предоставляет пациентам количественную систему измерения стресса, это наблюдаемая переменная.

Скрытая переменная

Скрытая переменная, также известная как конструкция, является общей концепцией, которую оценивают различные системы измерения. Скрытые переменные трудно наблюдать напрямую, но они могут влиять на результаты наблюдаемых переменных.

Например, латентная переменная тревожности может повлиять на результат чьего-либо сообщаемого уровня стресса. Кто-то с тревогой может оценить свой стресс на пятом уровне, а кто-то без тревоги, скорее всего, выберет более низкую оценку. Хотя вопрос о стрессе не измеряет тревогу напрямую, он все же может дать исследователям представление о взаимосвязи между стрессом и тревогой. CFA существует для оценки косвенной связи между скрытыми и наблюдаемыми переменными.

Факторная нагрузка

Факторная нагрузка — это число, которое описывает, насколько близко наблюдаемая переменная соответствует скрытой переменной. Обычно он находится между нулем и единицей, хотя некоторые наборы данных могут давать факторные нагрузки выше единицы при вычислении нескольких переменных. Факторные нагрузки с более высоким значением имеют более сильную корреляцию с латентной переменной.

Например, анализ данных опроса по латентной переменной тревожности дает коэффициент факторной нагрузки 0,85 для первого вопроса и 0,33 для второго вопроса. Поскольку факторная нагрузка в первом вопросе выше, чем во втором, первый вопрос, скорее всего, лучше подходит для выявления людей с тревогой, чем второй.

Связанный: [How To Calculate Statistical Significance (Plus What It Is and Why It’s Important)](https://buom.ru/career-advice/career-development/how-to-calculate-statistical-significance)

Подтверждающий факторный анализ и исследовательский факторный анализ

Подтверждающий факторный анализ и исследовательский факторный анализ являются двумя взаимодополняющими методами анализа данных исследований. Исследовательский факторный анализ выявляет возможные взаимосвязи между переменными, тогда как подтверждающий факторный анализ проверяет эти взаимосвязи. Исследователи, которые уже имеют обширный опыт в предметной области, часто используют подтверждающий факторный анализ, потому что они могут предсказать возможные взаимосвязи в своих данных. Они используют исследовательский факторный анализ, чтобы узнать о новых закономерностях и определить инновационные тенденции.

Связанный: [7 Effective Methods of Analyzing Data](https://buom.ru/career-advice/career-development/methods-of-analyzing-data)

6 шагов процесса подтверждающего анализа

Для успешного проведения подтверждающего факторного анализа важно выполнить несколько ключевых шагов. Хотя подтверждающий факторный анализ в основном представляет собой автоматизированную программную процедуру, исследователи несут ответственность за настройку анализа, выбор переменных и интерпретацию результатов. Вот основные этапы метода CFA:

1. Укажите скрытую переменную

Начните с определения того, какую концепцию вы хотите проанализировать, и установления ее теоретического определения. Установление базовой линии для описания скрытой переменной позволяет вам оценить точность наблюдаемых переменных. Вы можете определить скрытую переменную, составив список характеристик или собрав дополнительные данные.

Например, если вы хотите использовать CFA, чтобы определить, является ли входной опрос хорошей оценкой самооценки, начните с определения самооценки. Вы можете использовать свой профессиональный опыт, чтобы определить, что самооценка включает в себя такие черты, как уверенность, общительность, приспособляемость и наличие целей.

2. Определите методы измерения

Затем определите метод измерения, который вы хотите протестировать, и какие наблюдаемые переменные следует включить. Эти переменные обычно являются вопросами опроса. Вы можете включить несколько вопросов из одного опроса или выбрать вопросы из разных опросов в зависимости от типа анализа, который вы хотите провести.

Вот несколько примеров наблюдаемых переменных из опроса, оценивающего самооценку:

• Оцените свою уверенность от одного до пяти.

• Согласен или не согласен: мне неудобно принимать комплименты от других.

• Оцените свою адаптивность от одного до пяти.

3. Соберите данные

Соберите информацию, которую вы хотите использовать в подтверждающем факторном анализе. Решите, хотите ли вы собирать оригинальные ответы из собственного исследования или хотите использовать сторонние данные из других источников. Постарайтесь обеспечить большой размер выборки информации, чтобы обеспечить точный анализ. Когда у вас будет достаточно качественной информации, введите ее в программу статистического моделирования.

Связанный: [What Is Data Analytics? ](https://buom.ru/career-advice/career-development/what-is-data-analytics)

4. Установите согласованные параметры

Используя программное обеспечение для статистического моделирования, установите стандартизированные параметры для оценки скрытых и наблюдаемых переменных. Решите, какую систему измерения вы хотите использовать в качестве эталона, и разрешите программному обеспечению преобразовывать все остальные значения в это измерение.

Например, если вы хотите использовать рейтинговую систему от одного до пяти в качестве стандартного измерения, вам сначала нужно преобразовать все другие типы вопросов в тот же формат. Для вопросов, в которых респондентам предлагается согласиться или не согласиться с утверждением, присвойте значение «1» для «не согласен» и значение «5» для «согласен». Это позволяет программному обеспечению последовательно вычислять все типы данных.

5. Вычислите данные

Используйте свое программное обеспечение для статистического моделирования, чтобы вычислить факторную нагрузку для ваших данных. Следуйте подсказкам для вашего конкретного программного интерфейса, чтобы получить результаты. Большинство программ для факторного анализа выдает эту информацию в виде таблицы, хотя некоторые создают графики и таблицы для представления той же информации.

6. Интерпретация

Просмотрите столбец факторной нагрузки в таблице факторного анализа, чтобы определить, насколько хорошо каждая наблюдаемая переменная связана со скрытой переменной. Решите, какое значение факторной нагрузки указывает на значимую взаимосвязь, и используйте это для руководства своей интерпретацией. Например, вы можете решить, что любые переменные с факторной нагрузкой 0,75 подходят для оценки самооценки. Если все вопросы опроса имеют факторную нагрузку более 0,75, вы можете сделать вывод, что ваш опрос является хорошим общим показателем самооценки.