Электронный журнал открытого доступа Кардиометрия. Выпуск 16, Мая 2020

Таблица 7
Собственные значения и процент объясняемой дисперсии
факторов после эквимакс вращения (Equimax Rotation) на
этапе конфирматорного факторного анализа
Фактор 1 2 3 4
Собственное значение 1,633 1, 739 1,509 1,128
Дисперсия (%) 20,41 21,73 18,86 14,1
Накопленный % 20,41 42,14 61 75,1
Таблица 8
Факторная структура корреляционных связей после эквимакс
вращения (Equimax Rotation) на этапе конфирматорного
факторного анализа
Эго-состояния
Номера факторов
1 2 3 4
1 -0,7955
2 -0,7681
3 -0,7665
4 -0,7575
5 0,6116 -0,5729
6 0,6952
7 0,7865
8 0,9692
Таблица 9
Собственные значения и процент объясняемой дисперсии
факторов после варимакс вращения (Varimax Rotation) на заключительном
этапе конфирматорного факторного анализа
Фактор 1 2 3
Собственное значение 1,914 1,86 1,563
Дисперсия (%) 23,93 23,25 19,54
Накопленный % 23,93 47,18 66,72
Таблица 10
Факторная структура корреляционных связей после варимакс
вращения (Varimax Rotation) на заключительном этапе
конфирматорного факторного анализа
Эго-состояния
Номера факторов
1 2 3
1 -0,8036 -0,3285
2 0,1052 -0,414 -0,7449
3 0,1763 -0,7707 -0,1869
4 0,324 -0,136 -0,7292
5 0,6007 -0,5949 0,1366
6 0,6958 -0,2628 -0,2711
7 0,7833 -0,1926
8 0,5494 -0,4525
В таблице 3 и 4 приведены параметры факторной
структуры после использования ортогонального
метода вращения (Varimax Rotation), с
помощью которого мы стремились минимизировать
число переменных с высокими нагрузками на
каждый фактор.
В таблице 5 и 6 представлены данные, полученные
после применения квартимакс вращения
(Quartimax Rotation), с помощью которого мы
стремились минимизировать число факторов, которые
требуются для содержательной интерпретации
каждой из использованных переменных.
В таблицах 7 и 8 показаны результаты эквимакс
вращения (Equimax Rotation), применявшегося
для одновременной минимизации числа переменных
с большими факторными нагрузками и
числа объясняющих их факторов.
Нами также производилось обликью вращение
(Оblique Rotation), с помощью которого мы
стремились минимизировать число факторов без
обеспечения их полной независимости (ортогональности).
Оказалось, что факторная структура
корреляционных связей после обликью вращения
(Оblique Rotation) в точности соответствует
структуре, полученной после варимакс вращения
(Varimax Rotation).
Как видно из таблиц 3, 5 и 7, гипотеза о допустимости
использования 4 факторов при
описании оптимальной структуры латентных
связей при условии отнесения к главным компо-
нентам осей эллипса рассеяния анализируемых
объектов с собственными значениями больше 1
подтвердилась только для эквимакс вращения
(Equimax Rotation). Поэтому на заключительном
этапе конфирматорного факторного анализа
все перечисленные выше процедуры расчета
главных компонентов и все указанные выше
виды их последующего вращения были выполнены
для моделей, содержащих только 3 фактора.
Результаты заключительного этапа конфирматорного
факторного анализа представлены в
таблицах 9-14.
Как и на всех предыдущих этапах, для выявления
корреляционных связей нами использовались
коэффициенты ранговой корреляции Спирмена
и конкордации Кенделла. Так как характер
установленных с помощью каждого из этих коэффициентов
связей имеют сходный характер, то в
дальнейшем изложении, как и ранее, приводятся
в основном данные для коэффициентов ранговой
корреляции Спирмена с учетом их большей универсальности.
В таблицах 10, 12, 14 приведены для
более детального анализа латентных связей значения
факторной нагрузки вплоть до 0,1.
В таблице 9 и 10 приведены параметры факторной
структуры после использования ортогонального
метода вращения (Varimax Rotation).
В таблице 11 и 12 представлены данные, полученные
после применения квартимакс вращения
(Quartimax Rotation).
Выпуск 16. май 2020 | Cardiometry | 59