Введение (стр. 34 )

Закройте диалоговое окно Extraction, щелкнув на кнопке Continue. Выберите тип ротации матрицы коэффициентов (кнопка Rotation в главном диалоговом окне Factor Analysis). Ротация коэффициентной матрицы производится для того, чтобы мак­симально приблизить факторную модель к идеалу: возможности однозначно клас­сифицировать все переменные. В диалоговом окне Rotation (рис. 5.35) выберите конкретный метод ротации. В большинстве случаев наиболее приемлемым вари­антом является метод Varimax. Он облегчает интерпретацию факторов, минимизируя количество переменных с высокими факторными нагрузками. Выберите этот тип ротации и закройте диалоговое окно, щелкнув на кнопке Continue.

Рис. 5.35. Диалоговое окно Rotation

 

Далее откройте диалоговое окно Factor Scores (рис. 5.36), щелкнув на кнопке Scores. Это окно служит для создания в исходном файле данных новых переменных, ко­торые в дальнейшем позволят отнести каждого респондента к определенной груп­пе (фактору). Число вновь создаваемых переменных равно числу извлеченных факторов. Ниже мы покажем, каким образом использовать данные переменные. Выберите в диалоговом окне Factor Scores параметр Save as variables, а в качестве метода определения значений для этих новых переменных — регрессионную мо­дель Regression. После этого закройте диалоговое окно, щелкнув на кнопке Continue.

Рис. 5.36. Диалоговое окно Factor Scores

 

Последним этапом перед запуском процедуры факторного анализа является вы­бор некоторых дополнительных параметров (кнопка Options). В открывшемся ди­алоговом окне (рис. 5.37) выберите два пункта: Sorted by size и Suppress absolute values less than. Первая опция позволяет вывести переменные, входящие в каждый фак­тор, в порядке убывания их факторных коэффициентов (величины вклада пере­менной в формирование фактора). Вторая оказывается весьма полезна, так как облегчает задачу однозначной интерпретации полученных факторов. Указанное в соответствующем поле значение данного параметра (в нашем случае 0,5) отсекает переменные с факторными коэффициентами менее данного значения. Это позво­ляет упростить ротированную матрицу факторов, поскольку из нее исчезают не­значимые переменные, входящие в каждый извлеченный фактор. Если вы не за­действуете данный параметр, для каждой переменной будет отображен факторный коэффициент по каждому фактору, что излишне перегрузит факторную модель и затруднит ее восприятие исследователями.

Параметр Suppress absolute values less than вводится, чтобы облегчить практическую интерпретацию результатов факторного анализа. Так как факторные коэффици­енты в результирующей ротированной матрице коэффициентов являются коэф­фициентами корреляции между соответствующими переменными и факто­рами, в большинстве практических случаев целесообразно устанавливать начальное значение отсечения незначимых переменных на уровне 0,5. Если в результате фак­торного анализа окажется, что число классифицированных переменных менее при­емлемого (например, если структура данных не вполне подходит для факторного анализа; см. ниже), можно пересчитать факторную модель с меньшим значением отсечения (например, 0,4). В обратной ситуации, если переменная входит в не­сколько факторов, можно предложить повысить уровень экстракции с 0,5 до 0,6. Это позволит устранить переменные, входящие сразу в несколько факторов, уве­личив практическую пригодность результатов факторного анализа.

Итак, указав все необходимые параметры в окне Options, закройте его (кнопка Continue) и запустите процедуру факторного анализа при помощи щелчка на кноп­ке 0К в главном диалоговом окне Factor Analysis.

Рис. 5.37. Диалоговое окно Options

 

После того как программа произведет все необходимые расчеты, откроется окно SPSS Viewer с результатами построения факторной модели. Первое, что нас инте­ресует, — это пригодность имеющихся данных для факторного анализа в целом. Посмотрим на таблицу КМО and Barlett's Test (рис. 5.38). В ней есть два интересую­щих нас показателя: тест КМО и значимость теста Barlett. Результаты теста КМО позволяют сделать вывод относительно общей пригодности имеющихся данных для факторного анализа, то есть насколько хорошо построенная факторная модель описывает структуру ответов респондентов на анализируемые вопросы. Результа­ты данного теста варьируются в интервале от 0 (факторная модель абсолютно не­применима) до 1 (факторная модель идеально описывает структуру данных). Фак­торный анализ следует считать пригодным, если КМО находится в пределах от 0,5 до 1. В нашем случае этот показатель равен 0,9, что является весьма хорошим ре­зультатом.

Barlett's test of sphericity проверяет гипотезу о том, что переменные, участвующие в факторном анализе, некоррелированы между собой. Если данный тест дает по­ложительный результат (переменные некоррелированы), факторный анализ сле­дует признать непригодным использовать другие статистические методы (на­пример, кластерный анализ). Статистикой, определяющей пригодность факторного анализа по тесту Barlett, является значимость (строка Sig.). При приемлемом уровне

значимости (ниже 0,05) факторный анализ считается пригодным для анализа ис­следуемой выборочной совокупности. В нашем случае рассматриваемый тест по­казывает весьма низкую значимость (менее 0,001), из чего следует вывод о приме­нимости факторного анализа.

Итак, на основании тестов КМО и Barlett мы пришли к выводу, что имеющиеся у нас данные практически идеально подходят для исследования при помощи фак­торного анализа.

Рис. 5.38. Таблица КМО and Barlett s Test

 

Следующим шагом в интерпретации результатов факторного анализа является рассмотрение результирующей ротированной матрицы факторных коэффициен­тов: таблицы Rotated Component Matrix (рис. 5.39). Данная таблица является основ­ным результатом факторного анализа. В ней отражаются результаты классифика­ции переменных по факторам. В нашем случае при помощи автоматического метода определения количества факторов (на основании характеристических чисел боль­ше 1) была построена практически приемлемая факторная модель, в которой 22 из 24 переменных удалось однозначно классифицировать по небольшому числу фак­торов (5). Данный результат может считаться хорошим.

С неклассифицированными переменными можно поступить следующим образом. Необходимо просто пересчитать факторную модель, удалив в диалоговом окне Options ранее установленное значение отсечения 0,5. Далее будет построена фак­торная матрица (рис. 5.40), в которой аналитику предстоит самостоятельно опре­делить принадлежность неклассифицированных переменных к тому или иному фактору на основании критерия наибольшего коэффициента корреляции между переменными и пятью факторами. В нашем случае вы видите, что переменная ql6 в наибольшей степени коррелирует с фактором 1 (факторный коэффициент 0,468) и, следовательно, должна быть отнесена к данному фактору, а переменная q24 — с фактором 4 (0,474).

После того как мы однозначно классифицировали все переменные, вернемся к таб­лице на рис. 5.40. Мы получили пять групп переменных (факторов), описываю­щих текущую конкурентную позицию авиакомпании X с пяти различных сторон. Вот эти группы.

Фактор 1

q2. Авиакомпания X может конкурировать с лучшими авиакомпаниями мира. q3. Я верю, что у авиакомпании X есть перспективное будущее в мировой авиации. q23. Авиакомпания X — лучше, чем многие о ней думают. q!4. Авиакомпания X — лицо России.

Рис. 5.39. Таблица Rotated Component Matrix

 

qlO. Авиакомпания Х действительно заботится о пассажирах.

ql. Авиакомпания X обладает репутацией компаний, превосходно обслуживающей пасса­жиров.

q21. Авиакомпания X — эффективная авиакомпания. q5. Я горжусь тем, что работаю в авиакомпании X.

ql6. Обслуживание авиакомпании X является последовательным и узнаваемым во всем мире.

Фактор 2

ql2. Я верю, что менеджеры высшего звена прикладывают все усилия для достижения успеха авиакомпании.

qll. Среди сотрудников авиакомпании имеет место высокая степень удовлетворенности работой.

q6. Внутри авиакомпании X хорошее взаимодействие между подразделениями.

Рис. 5.40. Таблица Rotated Component Matrix, содержащая все факторные коэффициенты

 

q8. Сейчас авиакомпания X быстро улучшается.

q7. Каждый сотрудник авиакомпании прикладывает все усилия для того, чтобы обеспе­чить ее успех.

q4. Я знаю, какой будет стратегия развития авиакомпании X в будущем.

Фактор 3

ql7. Я бы не хотел, чтобы авиакомпания X менялась.

q20. Изменения в авиакомпании X будут позитивным моментом.

ql8. Авиакомпании X необходимо меняться для того, чтобы использовать в полной мере имеющийся потенциал.