Для их обработки и интерпретации мы воспользовались факторным анализом .
Первый этап обработки состоял в том, чтобы представить полученные данные в виде матрицы взаимосвязи переменных между собой. Наиболее распространенной мерой взаимосвязи (используемой в факторном анализе в 95 % случаев) является корреляционная связь. Корреляционную матрицу можно высчитать различными способами Коэффициент корреляции удобен тем, что это стандартизированная мера взаимосвязи, не зависящая ни от единиц измерения, ни от диапазона измерения переменных. В нашем случае мы вычислили матрицу взаимосвязей на основе ранговой корреляции Спирмена и получили достоверные связи между переменными (Приложение 6).
Вторым этапом нашего анализа явилось выявление количества факторов. Для этого мы используем метод главных компонент. Он ориентирован на выделение малого набора главных ортогональных компонент таким образом, чтобы они объясняли максимум дисперсии для анализируемого набора данных. Первая главная компонента — это линейная комбинация наблюдаемых компонентов, которая в максимальной степени разделяет испытуемых, максимизируя дисперсию их компонентных значений. Вторая компонента формируется из остаточных показателей взаимосвязей и представляет собой линейную комбинацию наблюдаемых переменных, объясняющих максимум вариативности, не взаимосвязанной с первой компонентой. Главные компоненты упорядочены, причем первая объясняет наибольшую долю дисперсии, а последняя наименьшую. Это метод применяется, если исследователю, в первую очередь необходимо сократить большое количество переменных до малого количества компонент, что нам и надо для выявления количества факторов.
Таким образом, у нас получается три фактора (Приложение 7).
Мы ещё раз можем проверить, правильно ли мы выделили количество факторов. Это можно сделать с помощью графического метода анализ «следа», который представлен на рисунке 31.
Рис. 31. «След», полученный в результате процедуры факторного анализа
Факторы в возрастающем порядке расположены по абсциссе, а собственные значения — по ординате. Собственное значение будет самым высоким для первого фактора, средним для следующих и низким для последних. На графике виден отчётливый излом между наклоном первых трех факторов и постепенным убыванием остальных. Процедура определения количества факторов заключается в поиске на графике точки, где линия меняет крутизну и приобретает почти горизонтальное положение — у нас излом наблюдается после третьего фактора. Следовательно, мы можем говорить о наличии трех факторов.
После выявления количества факторов мы проводим факторизацию и используем вращение для наилучшей их интерпретации. Так как для факторного анализа мы использовали метод главных компонент, то наиболее удобным и достоверным вариантом вращения будет — вращение Варимакс (Приложение 8). В результате этого мы получаем: факторизируемость корреляционной матрицы, количество факторов, ранг наблюдаемой матрицы взаимосвязей и переменных, которые могут быть исключены из анализа. Цель используемого нами вращения Варимакс — выбор наиболее простого факторного решения путём максимизации дисперсии факторных нагрузок переменных по каждому фактору. В результате становится очевидным, какие переменные, с каким фактором взаимосвязаны.
Так как, мы обрабатываем матрицу, состоящую из совокупности ответов различных испытуемых на определённый список вопросов, то граница отсечения нагрузок для интерпретации находится в пределе 0.6. Это говорит, что переменные очень хорошо определяют фактор.
Необходимо проинтерпретировать выявленные факторы, которые представлены в таблице 4.
Первый фактор мы назвали — «Профессиональная активность» Он был представлен такими переменными как: достижения, социальная власть, вызов, эмоциональная стабильность, доминантность, подозрительность. высокий самоконтроль
Второй фактор получил название — «Профессиональная пассивность». В него вошли духовность, стабильность работы, стабильность места жительства, консерватизм.
Третий фактор «Профессиональная ответственность», который включает в себя высокую нормативность поведения, проницательность, смелость, высокий самоконтроль, социальный интеллект.
Компоненты этих факторов имеют как положительные, так и отрицательные факторные нагрузки.
Изучение особенностей социометрического статуса и самооценки младших
школьников
В качестве экспериментальной группы «А» были выбраны учащиеся 5-го «а» класса школы №1 села Смоленского Смоленского района Алтайского края, обучающиеся по традиционной программе. Всего в количестве 21 человек, 13 девочек и 8 мальчиков. Во ...
История развития учения о психосоматике
Появление термина «психосоматический», согласно литературе, относится к 1818 г. (Хайнрот), а термин «соматопсихический» - к 1822 г. (Якоби), но сами вопросы соотношения соматического (телесного) и психического (духовного) являются одними ...
Результаты исследования
В ходе проведения психолого-педагогического исследования мотивов выбора профессии и представлений о будущей профессиональной деятельности (среди I-III-V курсов) были получены следующие результаты.
Результаты опроса анкетирования динамики ...