Faktorová analýza

Faktorová analýza umožňuje nalézt latentní (nepřímo pozorované) příčiny variability dat. Díky nalezeným latentním proměnným (faktorům) lze redukovat počet proměnných při zachování maxima informace a nalézt souvislost mezi pozorovanými proměnnými a odvozenými faktory.

CÍL VZDĚLÁVACÍHO PROGRAMU:

Cílem kurzu je seznámit účastníky s praktickým využitím metod faktorové analýzy. Důraz je kladen na porozumění a interpretaci výsledků. Matematické aspekty modelu a algoritmů nejsou v kurzu zahrnuty, pokud to není nutné k praktickému zvládnutí metody.

KURZ JE URČEN:

Kurz je určen všem, kteří analyzují vícedimenzionální číselná data a hledají hlavní příčiny jejich variability.

PŘEDPOKLADY:

Kurz předpokládá schopnost základního ovládání PC a znalost základních statistických pojmů na úrovni kurzu Základy statistiky pro analýzu dat.

PŘÍNOS ÚČASTI NA KURZU:

Účastníci porozumí principu faktorové analýzy, naučí se ji využívat v praxi a správně interpretovat výsledky.

PROGRAM KURZU:

• vznik faktorové analýzy jako psychometrického modelu (historické poznámky)
• vysvětlení variability a korelační struktury měřených proměnných pomocí vnitřních faktorů systému
• identifikace korelačních dimenzí a korelačních shluků, korelace dat
• latentní a manifestní proměnné, indikace latentní vlastnosti
• rovnice FA: známé a neznámé proměnné a parametry v modelu FA
• měření hodnot latentních proměnných
• existence a (ne)jednoznačnost řešení
• extrakce hlavního řešení - metoda hlavních komponent (a jiné metody)
• význam odhadnutých parametrů a interpretace faktorů
• rotace faktorů - výběr interpretovatelného řešení (jednoduchá struktura)
• odhad neznámých hodnot faktorů pro každou jednotku
• využití faktorů v další analýze dat