Читайте также:
|
В большинстве психологических исследований разрабатывается какой-либо один подход: на базе черт личности или типологический. Вместе с тем представляется перспективным их объединение. Объединение этих двух подходов предполагает одновременное выделение черт и типов. С этой целью могут быть использованы методы “лингвистического анализа” данных, основанные на использовании комбинаций моделей факторного и кластерного анализов.
В рамках данного подхода разработано два вида комбинаций совместного использования факторного и кластерного анализов: прямая и обратная комбинации.
При прямой комбинации методами факторного анализа вначале производится группировка признаков, а затем с помощью методов кластерного анализа в каждой выделенной группе параметров осуществляется группировка испытуемых. В матричном виде прямая комбинация может быть изображена как разбиение матрицы данных вначале по столбцам, а затем разбиение каждой из подматриц по строкам.
При прямой комбинации мы получаем информацию о факторах и об особенностях распределения испытуемых по каждому фактору.
При обратной комбинации вначале используются методы кластерного анализа, и только после этого производится группировка признаков с помощью методов факторного анализа в каждом выделенном типе отдельно. Условно обратная комбинация может быть изображена, как разбиение матрицы данных вначале по строкам, а затем разбиение каждой из подматриц по столбцам.
В результате использования обратной комбинации методов факторного и кластерного анализов мы получаем информацию о типах и об особенностях группировки признаков в каждом типе.
Таким образом, в результате применения комбинации методов факторного и кластерного анализов исходная матрица данных большой размерности заменяется на матрицу с меньшим числом строк и столбцов. Причем строки новой матрицы соответствуют обобщенным признакам, а столбцы -обобщенным испытуемым.
Тогда каждая подматрица характеризует некоторую часть испытуемых некоторым числом обобщенных признаков. Причем каждая подматрица содержит испытуемых, похожих по группе коррелирующих признаков, что позволяет заменить подматрицу одним элементом - средним значением фактора в данном типе. Такое представление информации позволяет сильно “сжать” данные, понять их внутреннюю структуру, выявить наиболее существенные закономерности, определяющие вариативность личностных признаков в изучаемом материале.
Дата добавления: 2015-07-16; просмотров: 55 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| В. Обобщение данных путем группировки испытуемых. | | | Дисперсионный анализ |