1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192
Макеты страниц
3. ГЕОМЕТРИЧЕСКАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ НЕКОТОРЫХ ОСНОВНЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙДо сих пор основные предположения и зависимости факторного анализа рассматривались в алгебраической форме. Теперь же попытаемся сделать это с помощью графиков, используя некоторые геометрические понятия, или, как говорит Тэрстоун, геометрические аналогии. Эти аналогии основываются не только на обычной, но и на аналитической геометрии. Геометрическое представление основных проблем теории факторов имеет большое значение по двум причинам. Во-первых, на определенных этапах процедуры факторного анализа графическая интерпретация, как это будет показано ниже, является важным элементом, без которого нельзя довести процедуру до конца. Во-вторых, как показал опыт ряда специалистов по факторному анализу, многие трудности, с которыми сталкиваются не математики при знакомстве с математической стороной факторной теории, удается в значительной степени преодолеть благодаря графическому изображению различных зависимостей. В соответствии с широко распространенным мнением большинство студентов, изучающих, например, психологию и сталкивающихся с факторным анализом, лучше понимают и запоминают те зависимости, которые были проиллюстрированы в геометрической форме. а. КОРРЕЛЯЦИЯ КАК СКАЛЯРНОЕ ПРОИЗВЕДЕНИЕРассмотрим прежде всего способ графического представления коэффициента корреляции, являющийся важным элементом более сложных методов геометрической интерпретации. Каждую из двух связанных друг с другом переменных можно представить как вектор, т. е. определенный отрезок прямой, имеющий определенную длину и направление (в аналитической геометрии вектором называется направленный отрезок, т. е. с обозначенными началом и концом; если А — начало вектора, В — его конец, то вектор обозначается АВ, а его длина, или абсолютная величина, Если обе переменные представить в виде векторов (в случае тестов говорят о «векторах тестов»), то можно показать, что существующая между ними корреляция равна скалярному произведению этих векторов или произведению абсолютных величин обоих векторов на косинус угла между ними: где
Эту зависимость можно изобразить на графике. Из трактовки коэффициента корреляции как скалярного произведения вытекают интересные выводы, имеющие важное значение для геометрического представления зависимостей факторной теории. Первый такой вывод относится к нулевой корреляции, т. е. к случаю ее отсутствия. Когда величина Второй вывод относится к отрицательной корреляции. Отрицательные коэффициенты корреляции всегда соответствуют тупым углам (от Положительные корреляции будут соответствовать острым углам между векторами, так как косинус углов от 0° до 90° находится в границах от Пойдем дальше. Если предположить, что оба вектора равны 1 (т. е. соответствуют полной дисперсии двух тестов), то Каким образом эту зависимость можно проиллюстрировать на конкретном примере? Рассмотрим случай, когда угол равен 45°. Тогда косинус этого угла составит примерно 0,707 и в соответствии с формулой (3.13) коэффициент корреляции Рис. 3.6 На этом рисунке отрезок Так как, по предположению Отрезок Остается еще напомнить некоторые специальные термины, опирающиеся на геометрическую интерпретацию корреляции. Особенно часто в факторном анализе используется нулевая корреляция, которую можно представить при помощи взаимоперпендикулярных векторов. Поэтому некоррелированные факторы на языке терминологии факторного анализа называются ортогональными (перпендикулярными), тогда как коррелированные факторы — косоугольными.
|
Оглавление
|