Факторный анализ

Факторный анализ — самый распространенный из многомерных статистических методов обработки результатов психологических исследований. Метод факторного анализа применяется в тех случаях, когда необходимо сократить количество переменных в исследовании, как бы разделив их на группы — факторы, в каждом из которых будут находиться тесно взаимосвязанные между собой переменные.

Факторный анализ позволяет уменьшить множество переменных до небольшого количества факторов, как бы обобщая их. Например, если в вашем исследовании имеется сотня переменных, и в их числе интеллект, креативность и обучаемость, то по результатам факторного анализа эти три переменных наверняка войдут в один и тот же фактор (скорее всего, захватив с собой еще несколько переменных, связанных с интеллектом, креативностью и обучаемостью и друг с другом), и вы сразу поймете, что напрасно ваши глаза разбегались на три или более переменных, ведь они сводятся к одному фактору общих способностей.

Прежде, чем изучать метод факторного анализа, рекомендуем ознакомиться с сущностью метода корреляционного анализа, поскольку факторный анализ фактически основан на корреляционном, можно даже определить факторный анализ как множественный анализ корреляций. Также советуем изучить более простой и очень полезный, но почему-то недооцененный и не получивший широкого распространения в обработке результатов научно-психологических исследований многомерный метод кластерного анализа.

Замечательная компьютерная программа MS Excel хорошо подходит для математической обработки результатов научных исследований по психологии, однако, увы, ее возможности  не позволяют реализовывать многомерные методы обработки данных. Для выполнения факторного анализа можно использовать компьютерную программу SPSS (PASW Statistics).

Самая сложная, как правило, задача факторного анализа — это интерпретация выделенных факторов. Нет никакого шаблона или схемы, которые помогли бы выполнить эту задачу. Это работа сугубо аналитическая, требующая глубокого знания и понимания темы проведенного исследования.