BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Tarka Piotr (Poznań University of Economics, Poland)
Tytuł
Geometrical Perspective on Rotation and Data Structure Diagnosis in Factor Analysis
Ujęcie geometryczne w analizie czynnikowej - metody rotacji i diagnoza strukturalna danych
Źródło
Ekonometria / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, 2013, nr 1 (39), s. 198-209, bibliogr. 21 poz.
Econometrics / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Słowa kluczowe
Analiza czynnikowa
Factor analysis
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
W niniejszym artykule autor opisuje zagadnienia związane z analizą czynnikową z perspektywy geometrycznego ujęcia wyników badań w modelach czynnikowych. Brane są pod uwagę zalety i wady stosowania poszczególnych metod rotacji. W pracy wyjaśniono także, w jakim stopniu podejście geometryczne może zmieniać ostatecznie wyniki prowadzonej analizy, a tym samym wygenerowaną wartość z badań. Geometryczne ujęcie modeli czynnikowych zapewnia badaczowi alternatywne podejście w ramach lepszego zrozumienia i docelowej diagnozy struktury danych.(abstrakt oryginalny)

Geometry has always contributed to a great extent and played a significant role in the development of many of the principles of the factor models. While factor-analytic principles and procedures have been generally developed by the heavy emphasis on matrix algebra, there is still a grave importance and need towards a geometrical approach and its application in the factor analysis. In this article the author provides, on selected issues, a description in reference to factor models from a geometric viewpoint with a discussion running through its advantages and disadvantages. Finally, at the end of the paper, conclusions in reference to good conditions of factors rotation are given. This article explains to what extent a geometrical approach brings specific value and offers an extra insight into factor analysis. As proved, geometry still provides an alternative framework which may be helpful for better understanding and data structure diagnosis.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Aranowska E. (2005), Pomiar ilościowy w psychologii, Scholar, Warszawa.
  2. Browne M. (2001), An overview of analytic rotation in exploratory factor analysis, Multivariate Behavioral Research 36: 111-120.
  3. Cattell R.G. (1944), Parallel proportional profiles and other principles for determining the choice of factors by rotation, Psychometrika 9: 267-283.
  4. Carroll J.B. (1953), An analytical solution for approximating simple structure in factor analysis, Psychometrika 18: 23-28.
  5. Gatnar E. (2003), Statistical models of casual structure in economics, Akademia Ekonomiczna, Katowice.
  6. Gorsuch R.L. (1970), A comparison of biquartimin, maxplane, promax and varimax, Educational and Psychological Measurement 30: 861-872.
  7. Gorsuch R.L. (1974), Factor Analysis, Saunders Company, London.
  8. Guttman L. (1955), The determinancy of factor score matrices with implications for five other basic problems of common factor theory, British Journal of Statistical Psychology 8: 65-81.
  9. Harris C.W., Kaiser H.F. (1964), Oblique factor analytic solutions by orthogonal transformations, Psychometrika 29 (4): 347-362.
  10. Heermann E.F. (1969), The geometry of factorial indeterminancy, Psychometrika 29: 371-381.
  11. Jennrich R.I. (1979), Admissible values of γ in direct oblimin rotation, Psychometrika 44: 173-177.
  12. Jennrich R.I. (2007), Rotation methods, algorithms, and standard errors, [in:] R. Cudeck, E.C. MacCallum (eds.), Factor Analysis at 100: Historical Developments and Future Directions, Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, NJ.
  13. Kaiser H.F. (1958), The Varimax criterion for analytic rotation in factor analysis, Psychometrika 23: 187-200.
  14. Ledermann W. (1938), The orthogonal transformation of a factorial matrix into itself, Psychometrika 3: 181-187.
  15. Kashiwagi S. (1965), Geometric vector orthogonal rotation method in multiple - factor analysis, Psychometrika 30, pp. 515-530.
  16. Mendelson S., Vershynin R. (2004), Remarks on the geometry of coordinate projections in R, Journal of Mathematics 140: 203-220.
  17. Rusnak Z. (1999), Factor analysis, [in:] W. Ostasiewicz (ed.), Statistical Methods of Data Analysis, Akademia Ekonomiczna, Wrocław, pp. 286-300.
  18. Skinner C.J. (1984), On the geometric approach to multivariate selection, Psychometrika 49 (3): 383-390.
  19. Stewart D.W. (1981), The application and misapplication of factor analysis in marketing research, Journal of Marketing Research 18 (1): 51-62.
  20. Thurstone L.L. (1947), Multiple Factor Analysis, The Chicago University Press, Chicago.
  21. Yule G.U. (1897), On the theory of correlation, Journal of the Royal Statistical Society 60: 812-851.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1507-3866
Język
eng
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu