Форум врачей-аспирантов

Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )

4 страниц V   1 2 3 > »   
Добавить ответ в эту темуОткрыть тему
> Интерпретация Факторного анализа
psychologist
сообщение 18.03.2014 - 12:05
Сообщение #1





Группа: Пользователи
Сообщений: 125
Регистрация: 2.04.2012
Пользователь №: 23616



Подскажите, пожалуйста, что такое
expl.var и prp totl
и как в моем случае их можно интерпретировать
Эскизы прикрепленных изображений
Прикрепленное изображение
 
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
p2004r
сообщение 18.03.2014 - 13:17
Сообщение #2





Группа: Пользователи
Сообщений: 1091
Регистрация: 26.08.2010
Пользователь №: 22699



Цитата(psychologist @ 18.03.2014 - 12:05) *
Подскажите, пожалуйста, что такое
expl.var и prp totl
и как в моем случае их можно интерпретировать


Это "сырая" вариация нагружающая каждую из осей, и доля вариации оси в суммарной вариации.

Традиционно строится диаграмма на которой смотрят наличие признаков "простой структуры". Определив сколько первых осей входят именно в "простую структуру" производят только их вращение, перераспределяя их суммарную вариацию. Критерий вращения --- максимизация вариации вдоль векторов исходных переменных.

Так же в случае получения на такой диаграмме "прямой линии" падения вкладов осей делается вывод о полной случайности анализируемых показателей.

Собственно поиск "простой структуры" и заключается в определении где "прямая линия" белого шума переходит в нечто "обладающее формой". Можно рандомизацией исходного набора данных измерить что можно выяделить достоверно http://p2004r.blogspot.com/2011/04/blog-post.html .

Иногда наблюдается "экспоненциальный распад" и выбрать точку так просто нельзя, у нас "смесь систем" и надо ручками смотреть как выделенные оси друг с другом соотносятся. Например анализируем временной ряд и в нем надо выкинуть гармоническую компоненту, достаточно найти её компоненты и исключить, потом провести обратную проекцию.

То есть это "ёмкость" фазового пространства в котором расположена !траектория"-"состояния" изучаемой системы породившей набор данных.


Signature
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
psychologist
сообщение 18.03.2014 - 19:01
Сообщение #3





Группа: Пользователи
Сообщений: 125
Регистрация: 2.04.2012
Пользователь №: 23616



эмммм, p2004r я прошу простить меня за мой гуманитаризм) но нельзя ли это как-то на более простом языке сказать. В statistica можно на эту диаграмму посмотреть.
Да, ещё хотел спрочить, факторный анализ объединяет в факторы те переменные которые макс. друг с другом связаны, иными словами в фактор вошли переменные, которые измеряют что то одно. Также именно эти переменные отвественны за корреляцию с остальными. Но что можно сказать о переменных, которые в фактор вошли с низкими весами меньше 0,1. Значит ли это, что эти переменные ни с чем не связаны и никак не коррелируют?
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
p2004r
сообщение 20.03.2014 - 20:55
Сообщение #4





Группа: Пользователи
Сообщений: 1091
Регистрация: 26.08.2010
Пользователь №: 22699



Цитата(psychologist @ 18.03.2014 - 19:01) *
эмммм, p2004r я прошу простить меня за мой гуманитаризм) но нельзя ли это как-то на более простом языке сказать. В statistica можно на эту диаграмму посмотреть.
Да, ещё хотел спрочить, факторный анализ объединяет в факторы те переменные которые макс. друг с другом связаны, иными словами в фактор вошли переменные, которые измеряют что то одно. Также именно эти переменные отвественны за корреляцию с остальными. Но что можно сказать о переменных, которые в фактор вошли с низкими весами меньше 0,1. Значит ли это, что эти переменные ни с чем не связаны и никак не коррелируют?


1) В последних версиях статистики встроен R smile.gif

2) Факторы это линейные оценки неких параметров исчерпывающе описывающих каноническую систему порождающую всю ковариацию измеряемых переменных.
Выкидывать что либо можно только построив интервальные оценки параметров. "На глаз" неопытному человеку довольно трудно пользоваться даже всеми этими "осыпями" и "сломанными тростями". Это прежде всего эксплораторный метод анализа и экспериментатор должен смотреть "на картинку" ковариации, а не пялится на "циферки". Если модель созреет в результате разглядывания "картинки" ковариации, то всегда можно провести конфирматорный факторный анализ заложив в него свои наблюдения как гипотезу и получить вожделенную "циферку" (р<0.05)

Ковырять же всё это (бутсреп оценки факторного анализа) в родных скриптах Статистики я когда пробовал и советовать повторять этот подвиг могу только злейшему врагу smile.gif.


Signature
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
psychologist
сообщение 20.03.2014 - 23:10
Сообщение #5





Группа: Пользователи
Сообщений: 125
Регистрация: 2.04.2012
Пользователь №: 23616



Да, нам тоже говорили, что это исследовательский метод. А как понять смысл фразы "часть дисперсии переменной объясняемая соотв. компонентой(фактором)". Мне просто сложно уяснить что значит объясняемая дисперсия, например объясняется 70% это как понять? дисперсия это мера изменчивости или сигма в квадрате.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
p2004r
сообщение 22.03.2014 - 00:17
Сообщение #6





Группа: Пользователи
Сообщений: 1091
Регистрация: 26.08.2010
Пользователь №: 22699



Цитата(psychologist @ 20.03.2014 - 23:10) *
Да, нам тоже говорили, что это исследовательский метод. А как понять смысл фразы "часть дисперсии переменной объясняемая соотв. компонентой(фактором)". Мне просто сложно уяснить что значит объясняемая дисперсия, например объясняется 70% это как понять? дисперсия это мера изменчивости или сигма в квадрате.


Потому что это стандартное отклонение корень из дисперсии, а не наоборот smile.gif дисперсия (ковариация) первична во всей этой истории. А любая модель способна некую часть этой дисперсии объяснить. В том числе модель линейной регрессии которая и представляет из себя каждую выделяемую компоненту факторного анализа. Уравнение линии.

70% так же как понимаете r^2 --- детерминация как детерминация. Дисперсия, вариация, ко вариация это все конфигурация точек измерений вокруг матожидания. Факторный анализ фактически проводит с этой конфигурацией простейшие геометрические преобразования. Все "корреляционные матрицы" и прочие "призраки" это всего навсего побочный продукт, никаких особых смыслов не несущие. Есть просто построение новой системы координат, единой и для выборочных значений и для показателей эти выборочные значения описывающих.


Signature
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
psychologist
сообщение 24.03.2014 - 13:12
Сообщение #7





Группа: Пользователи
Сообщений: 125
Регистрация: 2.04.2012
Пользователь №: 23616



А зачем вообще нужна дисперсия, если данные лучше описывать через стандартное отклонение.
вот допустим у меня среднее по росту =170 см. пусть сигма =4 см, а учитывая, что сигма это корень из дисперсии, то дисперсия получается 16 см. Так зачем такой мерой изменчивости пользоваться?
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
p2004r
сообщение 25.03.2014 - 21:21
Сообщение #8





Группа: Пользователи
Сообщений: 1091
Регистрация: 26.08.2010
Пользователь №: 22699



Цитата(psychologist @ 24.03.2014 - 13:12) *
А зачем вообще нужна дисперсия, если данные лучше описывать через стандартное отклонение.
вот допустим у меня среднее по росту =170 см. пусть сигма =4 см, а учитывая, что сигма это корень из дисперсии, то дисперсия получается 16 см. Так зачем такой мерой изменчивости пользоваться?


полностью поддерживаю, поскольку такой мерой как "см" в данном случае никак воспользоваться не удастся smile.gif


Signature
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
100$
сообщение 25.03.2014 - 21:57
Сообщение #9





Группа: Пользователи
Сообщений: 902
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694



Садись, псюхологист. Два. Завтра в школу с родителями.

Из чистого альтруизма: если сигма равна 4 см, то дисперсия 16 см^2.

Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
psychologist
сообщение 25.03.2014 - 23:05
Сообщение #10





Группа: Пользователи
Сообщений: 125
Регистрация: 2.04.2012
Пользователь №: 23616



А чего 2 сразу?Я же пишу не чтобы пофлудить. Я пытаюсь осознать зачем нужна дисперсия ,как мера разброса для количественных шкал?
Descriptive Statistics (Матрица)
среднее \ Variance \ Std.Dev.

подчиняемый 5,3 / 12,8805263 \ 3,58894501

если с см правда неуместно, то вот пример из моего исследования. Что я могу сказать о дисперсии, она маленькая или большая?

Сообщение отредактировал psychologist - 25.03.2014 - 23:06
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
p2004r
сообщение 26.03.2014 - 08:35
Сообщение #11





Группа: Пользователи
Сообщений: 1091
Регистрация: 26.08.2010
Пользователь №: 22699



Цитата(psychologist @ 25.03.2014 - 23:05) *
А чего 2 сразу?Я же пишу не чтобы пофлудить. Я пытаюсь осознать зачем нужна дисперсия ,как мера разброса для количественных шкал?
Descriptive Statistics (Матрица)
среднее \ Variance \ Std.Dev.

подчиняемый 5,3 / 12,8805263 \ 3,58894501

если с см правда неуместно, то вот пример из моего исследования. Что я могу сказать о дисперсии, она маленькая или большая?


Вам увы пока рано задавать вопросы, в хорошем вопросе всегда заключается не менее половины ответа smile.gif В данном случае Вы волнуетесь вопросом "об этикетках", а речь шла о содержимом. Весь факторный анализ занимается анализом ковариации, частным случаем которой является вариация, для соотнесения которой в одномерном случае с матожиданием придумали стандартное отклонение. Поскольку ничего вменяемого Вы "про приборы" (шкалу измерения) опять не сказали, могу только ответить цитатой --- "50".



Signature
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
100$
сообщение 26.03.2014 - 08:52
Сообщение #12





Группа: Пользователи
Сообщений: 902
Регистрация: 23.08.2010
Пользователь №: 22694



Цитата
А чего 2 сразу?


Так это я еще округлил в большую сторону.

Цитата(psychologist @ 26.03.2014 - 00:05) *
Что я могу сказать о дисперсии, она маленькая или большая?


На этот вопрос пытаются ответить расчетом коэффициентов вариации и осцилляции. На этом статистика заканчивается, и начинается теория относительности: два волоса на голове - это мало, а в компоте - много.

Сообщение отредактировал 100$ - 26.03.2014 - 08:53
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
psychologist
сообщение 26.03.2014 - 10:35
Сообщение #13





Группа: Пользователи
Сообщений: 125
Регистрация: 2.04.2012
Пользователь №: 23616



ну вот, только хочешь развиваться, так тебе двойку ставят:). Открою небольшой секрет: у нас в ВУЗе так детально, когда представляешь результаты исследования, никто не будет спрашивать, а почему дисперсия такая, а почему df такое и так далее. Если используется сравнение, то ограничатся просмотром средних и сигм. Т.е. там все проще.
Наверное, вы задали вопрос зачем в таком случае я всех достаю своими вопросами? Ответ на этот вопрос тоже простой: мне интересно и углубляюсь в детали не для кого-то , а для себя.

ЗЫ: шкала измерения количественная. Не ординальная, не абсолютная, не номинальная,а количественная.

Сообщение отредактировал psychologist - 26.03.2014 - 10:36
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
p2004r
сообщение 26.03.2014 - 13:55
Сообщение #14





Группа: Пользователи
Сообщений: 1091
Регистрация: 26.08.2010
Пользователь №: 22699



Цитата(psychologist @ 26.03.2014 - 10:35) *
ЗЫ: шкала измерения количественная. Не ординальная, не абсолютная, не номинальная,а количественная.


Эпиграф -- .... но чем, скажи, измеришь ты глубину Восточного океана? (С)

Просто бесценное уточнение... Это так толсто, что даже уже тонко! smile.gif

ОРДИНАЛЬНАЯ ШКАЛА --- Шкала, позволяющая устанавливать соотношение равенства, неравенства и последовательности между пунктами, при отсутствия точки отсчета и дистанции между ними.

АБСОЛЮТНАЯ ШКАЛА - вариант шкалы, предназначенный для измерения непрерывных свойств объекта, для которой выполняются все 4 типа отношений между числами и объектами: 1) эквивалентность, 2) порядок, 3) равенство интервалов и 4) равенство отношений. А. ш. имеет единственную нулевую точку, относительно которой определяются все остальные шкальные значения.

Количественная шкала - это шкала, для для измерения значений количественных переменных. К количественным шкалам относят интервальную шкалу и шкалу отношений.

Навеяло smile.gif :

Животные делятся:

а) принадлежащих Императору,
б) набальзамированных,
в) прирученных,
г) молочных поросят,
д) сирен,
е) сказочных,
ж) бродячих собак,
з) включённых в эту классификацию,
и) бегающих как сумасшедшие,
к) бесчисленных,
л) нарисованных тончайшей кистью из верблюжьей шерсти,
м) прочих,
н) разбивших цветочную вазу,
о) похожих издали на мух.


Вернемся к нашим баранам-шкалам. Так что коэффициент вариации будет забавно смотреться у шкалы интервалов. Сможете ответить почему?


Signature
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 27.03.2014 - 18:11
Сообщение #15





Группа: Пользователи
Сообщений: 1325
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Цитата(psychologist @ 26.03.2014 - 00:05) *
среднее \ Variance \ Std.Dev.

подчиняемый 5,3 / 12,8805263 \ 3,58894501

если с см правда неуместно, то вот пример из моего исследования. Что я могу сказать о дисперсии, она маленькая или большая?

А что вы можете сказать о среднем? Это примерно сирена, но немножко и муха?
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 

4 страниц V   1 2 3 > » 
Добавить ответ в эту темуОткрыть тему