আর এর সাথে দ্বিগুণ ডেটাতে ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তাবিত পদ্ধতি

Question

দ্বৈতদৈর্ঘ্য ভেরিয়েবলগুলি (0 = হ্যাঁ, 1 = না) দিয়ে তৈরি একটি ডেটাসেটের জন্য আমাকে একটি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ চালাতে হবে এবং আমি জানি না আমি সঠিক পথে আছি কিনা।

ব্যবহার করে tetrachoric()আমি একটি পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স তৈরি করি, যার উপরে আমি চালিত করি fa(data,factors=1)। মিক্স ফ্যাক্টর ব্যবহার করার সময় ফলাফলটি আমি যে ফলাফল পেয়েছি তার বেশ কাছাকাছি , তবে এটি একই রকম নয়।

1. এটি ঠিক আছে বা আপনি অন্য পদ্ধতির প্রস্তাব করবেন?
2. কেন fa()কাজ করে factanal()ত্রুটি তৈরি হয়? ( Fehler in solve.default(cv) : System ist für den Rechner singulär: reziproke Konditionszahl = 4.22612e-18)

Comments

আমি কথা বলতে পারি না (জার্মান?) তবে ত্রুটিটি দেখে মনে হচ্ছে এটি টেট্রাকোরিক ম্যাট্রিক্সের কারণে একক (অবিচ্ছিন্ন) হয়ে গেছে। এমনকি একটি ভাল আকারের নমুনা সহ পলিকোরিক পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্সের কিছু অনুমান সঠিক পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক হতে ব্যর্থ হতে পারে। আমার কুণ্ডলীটি হ'ল ফা () মূল উপাদানগুলি ব্যবহার করছে এবং ফ্যাক্টানাল () সর্বাধিক সম্ভাবনা এফএ করছে, তবে এফএ () এর জন্য ডকুমেন্টেশন থেকে আমার কাছে স্পষ্ট নয়।

— জেএমএস

@ কাদা আপনার কাছে কতগুলি আইটেম / বিষয় রয়েছে? এবং কোন পদ্ধতিটি মিক্স ফ্যাক্টরে প্রয়োগ করা হয়?

— chl

@ কাদা আপনি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ কেন চালাচ্ছেন? যদি আপনি অংশগ্রহণকারীদের ক্ষমতা অনুমানের লক্ষ্য রাখেন তবে আইআরটি আরও ভাল পদ্ধতির হতে পারে। ফ্যাকাস বনাম ফ্যাক্ট্যানাল সম্পর্কিত ক্ষেত্রে, ফা ডিফল্টরূপে ন্যূনতম অবশিষ্টাংশ ব্যবহার করে, অন্যদিকে ফ্যাক্টানাল একটি এমএল পদ্ধতি ব্যবহার করে।

— richiemorrisroe

@ সিএল: উপায় খুব কম! আমি সবে জরিপটি শুরু করেছি এবং এখন পর্যন্ত কেবল 45 টি বিষয় রয়েছে। আমি তেহ মুহুর্তে নতুন ডেটা সংগ্রহ করতে পারি না এবং সে কারণেই আমি যতটা সম্ভব আর কোডের যতটা করার চেষ্টা করি ...

— cada

@ কাদা ৪৫ টি বিষয় নিয়ে একটি সিএফএ পরাবাস্তববাদী হবে :-) আমি পরে আমার চিন্তা যুক্ত করার চেষ্টা করব।

— সিএল

Answer 1

সংক্ষিপ্তসার হিসাবে, n = 45 টি বিষয় নিয়ে আপনাকে পারস্পরিক সম্পর্ক ভিত্তিক এবং মাল্টিভারিয়েট বর্ণনামূলক পদ্ধতির সাথে ছেড়ে দেওয়া হয়েছে। যাইহোক, যেহেতু এই প্রশ্নপত্রটি একক মাত্রার বলে মনে করা হচ্ছে, তাই এটি সর্বদা একটি ভাল শুরু।

আমি কি করব:

• আপনার 22 টি আইটেমের জন্য জোড়ের জোড় সংযুক্তি গণনা করুন; পরিসীমা এবং মিডিয়ানের প্রতিবেদন করুন - এটি পর্যবেক্ষণ করা আইটেমের প্রতিক্রিয়াগুলির তুলনামূলক সামঞ্জস্যতার একটি ইঙ্গিত দেবে (০.৩ এর উপরে পারস্পরিক সম্পর্কগুলি সাধারণত ভাল রূপান্তরযোগ্য বৈধতার পরিচায়ক হিসাবে বিবেচিত হয়, তবে অবশ্যই এই অনুমানের যথার্থতা নমুনার আকারের উপর নির্ভর করে) ; প্রশ্নাবলীর অভ্যন্তরীণ ধারাবাহিকতা অধ্যয়নের বিকল্প উপায় হ'ল ক্রোনবাচের আলফা গণনা করা , যদিও এন = 45 এর সাথে সম্পর্কিত আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান (তার জন্য বুটস্ট্র্যাপ ব্যবহার করুন) তুলনামূলকভাবে বড় হবে।
• আইটেম এবং সংমিশ্রিত স্কেল স্কোর মধ্যে গণনা পয়েন্ট-বাইজারিয়াল পারস্পরিক সম্পর্ক ; এটি আপনাকে প্রতিটি আইটেমের বৈষম্যমূলক শক্তি সম্পর্কে ধারণা দেবে (এফএ-তে লোডিংয়ের মতো), যেখানে ০.৩ এর উপরে মানগুলি প্রতিটি আইটেম এবং তার সাথে সম্পর্কিত স্কেলের মধ্যে সন্তোষজনক সম্পর্কের ইঙ্গিত দেয়।
• পারস্পরিক সম্পর্ক মেট্রিক্সের সংক্ষিপ্তসার জন্য একটি পিসিএ ব্যবহার করুন (এটি দ্বৈতভাবে স্কোর করা আইটেমগুলির ক্ষেত্রে একাধিক চিঠিপত্র বিশ্লেষণ থেকে কী প্রাপ্ত হবে তার সমতুল্য ব্যাখ্যা দেয় )। যদি আপনার উপকরণটি আপনার নমুনার জন্য একটি একক মাত্রা হিসাবে আচরণ করে, আপনার পরিবর্তনের একটি প্রভাবশালী অক্ষটি পর্যবেক্ষণ করা উচিত (প্রথম ইগেনালু দ্বারা প্রতিফলিত হিসাবে)।

$2(1-r^2)/\sqrt(n)$

Comments

আপনাকে অনেক ধন্যবাদ! আপনার উত্তরটি এত বিস্তৃত এবং সত্যই সহায়ক! ধন্যবাদ!

— cada

Answer 2

এই থ্রেডটির "সিস্টেমেট ইস্ট ফার ফার ডেন রেকনার সিঙ্গুলার: রিজিপ্রোক কনডিশনজাহল" ফ্যাক্টানাল ব্যবহারের ত্রুটি (ইংরাজীতে: "সিস্টেমটি গণনাগতভাবে একবচন: পারস্পরিক ক্রিয়াকলাপ সংখ্যা") - এর জন্য আমি একটি মন্তব্য যুক্ত করব:

যখন পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স একটি প্রাইরি গণনা করা হয় (উদাহরণস্বরূপ, অনুপস্থিত মানগুলি জোড় করে মুছে ফেলার জন্য), নিশ্চিত হয়ে নিন যে ফ্যাক্টানাল () ভাবেন না যে ম্যাট্রিক্স বিশ্লেষণের জন্য ডেটা (https://stat.ethz.ch/pipermail/r- সাহায্যের / 2007-অক্টোবর / 142567.html)।

PREVIOUS: matrix = cor(data, use="pairwise.complete.obs")  # For example
WRONG: factanal(matrix, 3, rotation="varimax")
RIGHT: factanal(covmat=matrix, factors=3, rotation="varimax")

BurninLeo