क्या कारक विश्लेषण में एक कारक द्वारा केवल दो (या कम) आइटम (चर) लोड करना स्वीकार्य है?


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मेरे पास 20 चर का एक सेट है जिसे मैंने एसपीएसएस में कारक विश्लेषण के माध्यम से रखा है। अनुसंधान के प्रयोजनों के लिए, मुझे 6 कारकों को विकसित करने की आवश्यकता है। एसपीएसएस ने दिखाया है कि 8 चर (20 में से) कम भार के साथ लोड किए गए हैं या कई कारकों द्वारा समान रूप से लोड किए गए हैं, इसलिए मैंने उन्हें हटा दिया है। शेष 12 चर को 6 कारकों में 2 के जोड़े में लोड किया गया है, जो कि सही संरचना है - जैसा कि मैं चाहता था, लेकिन अब, मेरे साथ काम करने वाले प्रोफेसरों में से एक चाहता है कि मैं इसका औचित्य ढूंढूं कि (या किन शर्तों के तहत) प्रति कारक केवल 2 आइटम रखने के लिए उपयुक्त है , क्योंकि यह आमतौर पर ज्ञात है कि कारक विश्लेषण परिणाम 3 या अधिक आइटम लोड प्रति कारक के साथ उपयोगी है।

किसी को भी इस मुद्दे के साथ मेरी मदद कर सकते हैं, अधिमानतः एक प्रकाशित संदर्भ के साथ?


एकल आइटम कारक भी स्वीकार्य है यदि उस आइटम में अधिक कारक लोड हो रहा है।
मीरा गैंग

"प्रति कारक कम से कम 3 आइटम" एक वारंटी की सिफारिश है। यदि आपके पास, कारक रोटेशन के बाद, एक कारक में 2 या एक आइटम के साथ परिणाम होता है, तो 1) अधिक चर मिलते हैं जो आप उस कारक द्वारा लोड होने की उम्मीद करते हैं, या 2) विश्लेषण को फिर से करें और कम कारकों को निकालें, या 3) छोड़ दें जैसा कि परिणाम है, लेकिन "जरूरतमंद" कारक की व्याख्या न करें, यह कहते हुए कि "मेरा मानना ​​है कि कारक मौजूद है, लेकिन चूंकि यह वर्तमान में आइटम द्वारा समर्थित नहीं है, इसलिए मैं इसे व्याख्या से और परिणामों से छोड़ देता हूं"। हालांकि ये सभी 2 सिफारिशें अलग हैं।
ttnphns

यहाँ भी, उत्तरों के अलावा, आंकड़े .stackexchange.com/a/198684/3277 (कविता 5) क्यों "प्रति कारक कम से कम 3 भरी हुई वस्तुएं" उचित आवश्यकता है।
ttnphns

जवाबों:


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प्रति कारक दो या तीन आइटम आपके सीएफए (पुष्टिकरण एफए) मॉडल की पहचान का सवाल है।

आइए सरलता के लिए मान लें कि मॉडल को प्रत्येक कारक के विचरण को 1 से सेट करके पहचाना जाता है। यह भी मान लें कि कोई सहसंबंध माप त्रुटि नहीं हैं।

दो मदों के साथ एक एकल कारक मॉडल में दो लोडिंग और दो त्रुटि संस्करण होने का अनुमान है = 4 पैरामीटर, लेकिन विचरण-सहसंयोजक मैट्रिक्स में केवल 3 गैर-तुच्छ प्रविष्टियां हैं, इसलिए आपके पास चार मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए पर्याप्त जानकारी नहीं है आपको इसकी ज़रूरत है।

तीन आइटम वाले एक एकल कारक मॉडल में तीन लोडिंग और तीन त्रुटि संस्करण हैं। प्रसरण-सहसंयोजक मैट्रिक्स में छह प्रविष्टियाँ होती हैं, और सावधानीपूर्वक विश्लेषणात्मक परीक्षा से पता चलता है कि मॉडल की ठीक-ठीक पहचान की गई है, और आप भिन्न रूप से पैरामीटर अनुमानों को भिन्नता-सहसंयोजक मैट्रिक्स प्रविष्टियों के कार्यों के रूप में व्यक्त कर सकते हैं। प्रति एकल कारक के साथ अधिक आइटम के साथ, आपके पास एक अति-प्रतिमानित मॉडल (मापदंडों से अधिक स्वतंत्रता) है, जिसका आमतौर पर मतलब है कि आप जाने के लिए अच्छे हैं।

अधिक एक कारक के साथ, CFA मॉडल की पहचान हमेशा प्रत्येक कारक के लिए 3+ वस्तुओं के साथ की जाती है (क्योंकि प्रत्येक कारक के लिए एक सरल माप मॉडल की पहचान की जाती है, इसलिए मोटे तौर पर आप प्रत्येक कारक के लिए भविष्यवाणियां प्राप्त कर सकते हैं और उसके आधार पर उनके सहसंबंधों का अनुमान लगा सकते हैं)। हालांकि, प्रति कारक दो वस्तुओं वाले एक सीएफए की पहचान की जाती है, बशर्ते कि प्रत्येक कारक में गैर-शून्य कोवरियन हो, जिसमें जनसंख्या का कम से कम एक अन्य कारक हो। (अन्यथा, सवाल का कारक सिस्टम से बाहर हो जाता है, और एक दो-आइटम एकल कारक मॉडल की पहचान नहीं की जाती है।) पहचान का प्रमाण तकनीकी है, और मैट्रिक्स बीजगणित की अच्छी समझ की आवश्यकता है।

बोलन (1989) अध्याय 7 में सीएफए मॉडल की पहचान के मुद्दों पर पूरी तरह और अच्छी तरह से चर्चा करता है। पी। 244 विशेष रूप से तीन- और दो-संकेतक नियमों के बारे में।


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यह एक बहुत उपयुक्त जवाब था। मैं केवल (ओपी के लिए) टिप्पणी करूंगा कि ओपी ने खोजकर्ता एफए (ईएफए) के बारे में पूछा। यह तर्कसंगत है कि सीएफए को उम्मीद है कि ईएफए में "प्रति कारक 3 + भरी हुई वस्तुएं" होनी चाहिए; केवल इतना है कि आपने अपने उत्तर में इसके बारे में नहीं कहा।
ttnphns

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मैंने "3 आइटम प्रति कारक" मानदंड के बारे में कभी नहीं सुना। मैं इस प्रश्न को उलट दूंगा और आपके प्रोफेसर को इस कथन के लिए ध्वनि संदर्भ के साथ आने के लिए कहूंगा।

इसके अलावा, "अनुसंधान के उद्देश्यों के लिए, मुझे 6 कारकों को विकसित करने की आवश्यकता है।" एक अजीब बात है।

कारक विश्लेषण का मूल उद्देश्य 1 है) यह पता करें कि कितने कारक (अक्सर मनोवैज्ञानिक लक्षण) मापा चर की बड़ी (बड़ी) संख्या से गुजरते हैं। फिर 2), कारक लोडिंग के आधार पर, यह वर्णन करने की कोशिश करता है कि ये कारक वास्तव में क्या हैं।

आप "6 कारकों" को विकसित नहीं करते हैं, आप 6 कारकों को मापने की कोशिश कर रहे हैं।

हालांकि, क्रॉस लोडिंग (कई कारकों द्वारा लोड किए गए चर) अक्सर एक संकेत होते हैं कि कारक एक दूसरे के साथ "सहसंबंधी" करने की कोशिश कर रहे हैं। जो समझ में आता है क्योंकि हम जानते हैं कि मूल रूप से वास्तविक दुनिया में सब कुछ के साथ संबंध है। तिरछे (ऑर्थोगोनल वेरिमैक्स के बजाय) के उपयोग से अपने विश्लेषण में इस अवलोकन को लागू करने से अक्सर कई क्रॉस लोडिंग से छुटकारा मिलता है। IMHO, यह सैद्धांतिक रूप से भी अधिक ध्वनि है।

एक शॉट दें, आप प्रति कारक अधिक आइटम के साथ समाप्त हो सकते हैं। वह (आंशिक रूप से) आपकी समस्या का समाधान भी कर सकता है।


आपकी टिप्पणी के लिए बहुत-बहुत धन्यवाद, छह कारकों को मैं एक मॉडल के साथ समझा सकता हूं जिसका मैं उपयोग कर रहा हूं, मेरे प्रोफेसर 6 कारक स्पष्टीकरण के खिलाफ नहीं हैं, हालांकि वह चाहते हैं कि जब कारक विश्लेषण का उपयोग करना ठीक हो, जिसमें प्रति कारक केवल 2 आइटम हों । यह अभी भी सवाल बना हुआ है।
मिताजा

साइट पर आपका स्वागत है, @ pythonforspss.org, यहाँ बहुत सारी अच्छी जानकारी है, +1। नोटों की एक जोड़ी: मैंने यह कई बार सुना है कि आपको प्रति कारक कम से कम 3 चर की आवश्यकता होती है, लेकिन मुझे नहीं पता कि इस नियम के लिए (या यदि वास्तव में कोई है) ठोस कारण क्या है। मैंने अंग्रेजी को चिकनी बनाने के लिए ओपी के क्यू को संपादित किया; मैंने उस वाक्यांश में रखा था जिसे आप बदलने के लिए उद्धृत करते हैं कि पहले से क्या था। यह अच्छी तरह से आदर्श नहीं हो सकता है (मुझे यकीन नहीं था कि अनुवाद कैसे करना है जो मैंने सोचा था कि ओपी कहने की कोशिश कर सकता है), लेकिन अगर ऐसा है तो यह मेरी गलती है, मिताजा की नहीं। याद रखें कि अंग्रेजी कई उपयोगकर्ताओं की पहली भाषा नहीं है।
गूँग - मोनिका

प्रति कारक तीन आइटम एक आम धारणा है, और समीक्षा चरण में समस्याओं का कारण बनता है (जैसा कि यह एक आम धारणा है)। कहा जा रहा है, यदि आपकी सांप्रदायिकता अधिक है (> 0.7) तो आपके पास शायद कोई मुद्दा नहीं है।
रिचमीमोर्रिसो

मेरी सांप्रदायिकता 0.5 या उससे अधिक है ...
मितजा

factors are "trying to correlate" with each otherएक रहस्यवादी सूत्रीकरण है। फैक्टर्स सहसंबंधित या सहसंबंधित नहीं करते हैं कि हम उन्हें कैसे (मॉडल) घुमाते हैं। उच्च साम्प्रदायिकता वाले चर वाले ऑर्थोगोनल कारकों के साथ उच्च "क्रॉस-लोडिंग" संभव है।
ttnphns

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मुझे भी अब यही समस्या है। यहां एक लेख है जो प्रति कारक कम से कम 3 वस्तुओं का उपयोग करने की सिफारिश करता है। असाधारण मामलों में, हालांकि, आप प्रति कारक (p.60) आइटम का उपयोग कर सकते हैं। http://www.sajip.co.za/index.php/sajip/article/download/168/165 मेरा मामला असाधारण लग रहा है, क्योंकि मेरे वेब-आधारित प्रयोग में केवल दो चर हैं, जो खिलाड़ी के बारे में जानकारी प्रदान करते हैं रणनीति और रणनीति शक्ति। हो सकता है कि यह आपको कुछ कारकों के लिए 2 वस्तुओं के उपयोग को वैध बनाने में भी मदद कर सकता है।


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इस वेबसाइट में प्रति कारक नियम न्यूनतम तीन चर का समर्थन करने वाले कई संदर्भ हैं: encorewiki.org/display/~nzhao/…
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