Факторный анализ, некоторые проблемы Опции

[Игорь]

При анализе данных методами факторного анализа (в частности - методом максимума правдоподобия) возникла проблема необходимости выявления линейно зависимых векторов исходных данных (линейно зависимых параметров). Знаю, данная проблема имеет место и в других приложениях многомерной статистики.

Существуют эффективные статистические критерии, но - выявления коллинеарности.

В этой связи вопрос - линейная зависимость векторов и коллинеарность векторов - это одно и то же?

[Олик)]

Добрый день! факторный анализ с помощью SPSS, практически разобралась. остался один маленький вопрос: после того, как получила ротированную матрицу компонентов, нужно переменные сгруппировать, чтобы понять, кто есть кто и к какому фактору относится... как это сделать не вручную?

[плав]

Добрый день! факторный анализ с помощью SPSS, практически разобралась. остался один маленький вопрос: после того, как получила ротированную матрицу компонентов, нужно переменные сгруппировать, чтобы понять, кто есть кто и к какому фактору относится... как это сделать не вручную?

Никак.
Формально можно исходить из исходной численности наблюдений, оценить пограничный уровень значимости коэффициента корреляции (с поправкой Бонферронни) и затем признавать связанными с фактором только те переменные, для которых факторная нагрузка больше этого коэффициента корреляции. Т.е. у Вас 10 переменных и Вы остановились на модели с двумя факторами. Соответственно, у Вас 20 факторных нагрузок. Пограничное значение достоверности 0,05/20=0,0025. Если у Вас 100 человек, то пограничные значения значимых факторных нагрузок около 0,3