7/24/2019 Af - Criterii

1/2

Analiza factorial

C riterii privind adecvarea variabilelor la modelul factorial:

1. S existe corelaiintre variabile peste .30.

2. Rezultatele la testul Barlettde sfericitate s fie semnificative.

Dac variabilele ar corela doar cu ele nsele i nu ar corela deloc cu celelalte

variabile atunci matricea de corela!ii ar fi o matrice"identitate care ar avea 1 pe

dia#onal i 0 n rest. $estul %arlett verific ipoteza nul conform creia

matricea de corela!ii este o matrice"identitate& dac rezultatul la acest test este

semnificativatunci putem respin#e ipoteza nul i accepta ipoteza de cercetare

conform creia matricea de corela!ii difer de o matrice"identitate ceea ce

nseamn c exist anumite rela!ii ntre variabile iar acestea sunt potrivite

pentru a aplica analiza factorial.

3. Testul KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)de msurare a adecvrii 'potrivirii(

eantionului de itemi pentru modelul factorial ) peste .*0. +,- pentru

fiecare item se afl pe dia#onala principal a matricei anti"ima#ine a

corela!iilor iar acetia trebuie s fie peste .*0 'n caz contrar variabila

respectiv trebuie nlturat din modelul factorial i refcut analiza

factorial(.

. Evitarea multicoliniaritii i a singularitii. ,ulticoliniaritatea se

refer la corela!iile foarte ridicate 'peste ./0 sau .0( ntre variabile iar

sin#ularitatea 'sin#ularit( se refer la variabilele perfect corelate.

eterminantuluimatricei de corela!ii trebuie s fie mai mare dect

.00001& n caz contrar exist multicoliniaritate sau sin#ularitate i

trebuie ca n matricea de corela!ii s identificm variabilele ntre

care exist corela!ii peste ./0 pentru a proceda la eliminarea uneia

'sau mai multora( dintre aceste variabile.

*. !omunalitile2mai mari de .20. 4omunalit!ile ne arat ct de mult

din varian!a unei variabile este explicat de factorii extrai.

4omunalitatea unei variabile 'notat 2( este ptratul coeficientului de

corela!ie multipl dintre variabil i factori 'R2din re#resia multipl n

care variabila este 5D iar factorii sunt 56( i reprezint "ro"oria in

variana acelei varia#ile e$"licat e factorii e$trai.

7/24/2019 Af - Criterii

2/2

7. !oeficieni e saturaien factori peste .30. 8ceast re#ul pleac de la

faptul c o satura!ie de .30 ne spune c aproximativ 109 din varian!a

variabilei respective este explicat de acel factor. 'acest criteriu este mai

puternic dect criteriul 2 : .20(. Satura!iile factoriale reprezint

coeficien!ii de corela!ie ;earson dintre variabile i factori.

4e facem atunci cnd o variabil aresaturaii a"ro"iaten cel pu!in doi

factori< 8cest fapt ne spune c variabila = explic un procent de varian!

aproximativ e#al att din factorul 8 ct i din factorul % 'aadar nu defineste

clar nici unul dintre cei doi factori( i prin urmare ar trebui eliminat din

analiz i refcut analiza factorial.

Criterii privind numrul de factori extrai:

1. !riteriul lui Kaiser) vom re!ine to!i factorii care au valori ei#envalue

peste 1.

2. !riteriul "rocentului e varian cumulat e$"licat e toi factorii

e$trai> peste 0 9

3. ,inim 3 itemi per factor.

. !riteriul aecvri moelului teoretic la moelul em"iric re"re%entat e

varia#ile> procentul de reziduuri nonredundante mai mari dect 0.0* s

fie sub *0 9 'n tabelul Reproduced 4orrelation(. Dac ntr"un model

factorial cu 2 factori procentul de reziduuri este peste *09 iar n cel cu 3

factori procentul de reziduuri este sub *09 atunci ar fi indicat s optm

pentru modelul cu 3 factori.

*. !riteriul teoretic> dac scala a fost construit pe baza a trei dimensiuni atunci

vom extra#e 3 factori i nu mai mul!i.

4riteriu suplimentar ) analiza post oc> coeficien!ii alfa !ron#ac&pentru

fiecare factor?