Я с большим интересом рассмотрел данный метод отсеивания лишних факторов при факторном анализе, который заключается в отбраковке всех факторов с собственным значением ниже 1. Признавая его эффективность, я рекомендую использовать этот метод в собственных исследованиях.Один из критериев, который может быть использован для определения собственных значений факторов, является Критерий Кеттелла. Этот критерий опирается на вычисление собственных значений и объяснительных долей дисперсии. При его использовании, собственные значения ниже 1 отсеиваются, поскольку они означают, что факторы не объясняют достаточно дисперсии в данных.Еще один метод, который может быть полезен при отсеивании лишних факторов, ⎯ это метод каменистой осыпи. Он основан на эвристическом подходе, где ″осыпью″ представляется график собственных значений. Мы начинаем с наивысшего значения и ищем точку, где график начинает уровняться или падать более плавно. В этой точке мы отсекаем все факторы с более низкими значениями. Таким образом, мы оставляем только те факторы, которые объясняют большую часть дисперсии данных.
Критерий Кайзера также может быть использован для отсеивания лишних факторов. Он рассматривает собственные значения факторов в сравнении с средним собственным значением. Если собственное значение превышает среднее, то такой фактор оказывает большее влияние на данные, и его можно сохранить. Если же собственное значение ниже среднего, то фактор может быть отброшен.
Критерий собственных чисел предлагает более строгий подход, где все факторы, с собственным значением ниже 1, считаются незначимыми и отсеиваются. Этот метод может быть полезен, когда требуется максимально точно определить значимые факторы.
Я сам использовал данный метод отсеивания лишних факторов при факторном анализе и могу сказать, что он позволяет сфокусироваться на самых информативных факторах и исключить несущественные. Это помогает сделать исследование более точным и сокращает количество факторов, с которыми нужно работать.
Итак, взвешенное использование вышеупомянутых методов может значительно упростить факторный анализ, повысить его точность и сделать исследование более эффективным. Я настоятельно рекомендую применять данный метод отсеивания лишних факторов при факторном анализе, чтобы получить более надежные и интерпретируемые результаты.