|
3.7.2 Probléma: Toleranciavizsgálat egy másik aspektusból
A 2.7.3 Probléma kapcsán már volt szó a toleranciáról. Megvizsgáltuk, hogy milyen jelenségek, milyen változók tartoznak a tolerancia körébe. A vizsgálathoz tartozó adatokat a 2.42. R-forráskóddal hívhatjuk elő és a 2.6.2 mellékletben tekinthetjük meg.
Ebben a vizsgálatban azt próbáljuk megállapítani, hogyan épül fel a tolerancia, milyen a szerkezete, vannak-e látens dimenziói, ha igen, akkor melyek ezek.
cor<-cor(d)
print(cor,digits=3)
|
| |
3.15. R-forráskód
|
alkohol kabitoszer hianyzik dohanyzas udvariatlan rendetlen
alkohol 1.0000 0.72933 0.4981 0.2848 0.404 0.372
kabitoszer 0.7293 1.00000 0.4901 0.1095 0.450 0.412
hianyzik 0.4981 0.49014 1.0000 0.2463 0.533 0.599
dohanyzas 0.2848 0.10950 0.2463 1.0000 0.145 0.202
udvariatlan 0.4042 0.44968 0.5327 0.1452 1.000 0.703
rendetlen 0.3717 0.41191 0.5993 0.2017 0.703 1.000
pontatlan 0.3399 0.42650 0.5194 0.0950 0.577 0.795
pletykas 0.1379 0.23214 0.1934 0.0714 0.375 0.421
harsany 0.0636 -0.00916 0.0995 0.1781 0.323 0.379
tudalekos 0.1291 0.13485 0.2064 0.0214 0.416 0.378
csamcsog 0.3238 0.30341 0.3088 0.1078 0.461 0.494
lusta 0.2739 0.29014 0.3372 0.1555 0.466 0.546
szemtelen 0.3035 0.44486 0.4466 0.0604 0.695 0.621
bufog 0.2831 0.30107 0.3412 0.1600 0.450 0.386
felelotlen 0.3042 0.48668 0.3800 -0.0678 0.532 0.542
bosszuallo 0.3724 0.56415 0.3306 -0.0103 0.458 0.410
durva 0.3894 0.41864 0.3789 0.1463 0.503 0.482
agressziv 0.3436 0.42074 0.3598 0.0241 0.476 0.465
pontatlan pletykas harsany tudalekos csamcsog lusta szemtelen
alkohol 0.340 0.1379 0.06359 0.1291 0.324 0.274 0.3035
kabitoszer 0.427 0.2321 -0.00916 0.1349 0.303 0.290 0.4449
hianyzik 0.519 0.1934 0.09950 0.2064 0.309 0.337 0.4466
dohanyzas 0.095 0.0714 0.17811 0.0214 0.108 0.156 0.0604
udvariatlan 0.577 0.3750 0.32304 0.4165 0.461 0.466 0.6955
rendetlen 0.795 0.4215 0.37915 0.3777 0.494 0.546 0.6214
pontatlan 1.000 0.4199 0.28955 0.3606 0.447 0.469 0.5322
pletykas 0.420 1.0000 0.50203 0.3970 0.300 0.335 0.2641
harsany 0.290 0.5020 1.00000 0.5012 0.432 0.480 0.2995
tudalekos 0.361 0.3970 0.50118 1.0000 0.514 0.429 0.4341
csamcsog 0.447 0.3005 0.43156 0.5143 1.000 0.544 0.5466
lusta 0.469 0.3353 0.47963 0.4290 0.544 1.000 0.6559
szemtelen 0.532 0.2641 0.29952 0.4341 0.547 0.656 1.0000
bufog 0.336 0.2116 0.29024 0.2719 0.675 0.405 0.5153
felelotlen 0.582 0.2804 0.14948 0.3194 0.400 0.579 0.6949
bosszuallo 0.416 0.2895 0.05830 0.3328 0.461 0.472 0.6006
durva 0.419 0.1902 0.13581 0.2291 0.439 0.535 0.6577
agressziv 0.467 0.2338 0.13482 0.3092 0.453 0.529 0.6048
bufog felelotlen bosszuallo durva agressziv
alkohol 0.283 0.3042 0.3724 0.389 0.3436
kabitoszer 0.301 0.4867 0.5641 0.419 0.4207
hianyzik 0.341 0.3800 0.3306 0.379 0.3598
dohanyzas 0.160 -0.0678 -0.0103 0.146 0.0241
udvariatlan 0.450 0.5317 0.4583 0.503 0.4761
rendetlen 0.386 0.5419 0.4104 0.482 0.4648
pontatlan 0.336 0.5822 0.4165 0.419 0.4667
pletykas 0.212 0.2804 0.2895 0.190 0.2338
harsany 0.290 0.1495 0.0583 0.136 0.1348
tudalekos 0.272 0.3194 0.3328 0.229 0.3092
csamcsog 0.675 0.4003 0.4606 0.439 0.4526
lusta 0.405 0.5795 0.4722 0.535 0.5295
szemtelen 0.515 0.6949 0.6006 0.658 0.6048
bufog 1.000 0.3892 0.4318 0.436 0.3922
felelotlen 0.389 1.0000 0.7124 0.571 0.6434
bosszuallo 0.432 0.7124 1.0000 0.556 0.7312
durva 0.436 0.5714 0.5564 1.000 0.7855
agressziv 0.392 0.6434 0.7312 0.786 1.0000
|
| |
3.15. R-eredmény.
|
A 3.15. R-eredményben az egyes változók egymással való korrelációit láthatjuk. Vannak változók, melyek között szinte nincs is kapcsolat, olyan gyenge a korreláció (ilyen például az „alkohol” és a „harsány” változó közötti korreláció, melynek értéke 0,06), és vannak olyan változók is, melyek között szorosabb kapcsolat figyelhető meg (ilyen például az „alkohol” és a „kábítószer” változó, melyek közötti korreláció mértéke 0,73).
FA<-factanal(d, factors=6, rotation="varimax", scores="Bartlett")
FA
|
| |
3.16. R-forráskód
|
Call:
factanal(x = d, factors = 6, scores = "Bartlett", rotation = "varimax")
Uniquenesses:
alkohol kabitoszer hianyzik dohanyzas udvariatlan rendetlen
0.161 0.262 0.485 0.805 0.400 0.101
pontatlan pletykas harsany tudalekos csamcsog lusta
0.296 0.641 0.005 0.584 0.005 0.436
szemtelen bufog felelotlen bosszuallo durva agressziv
0.320 0.513 0.274 0.190 0.005 0.247
Loadings:
Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6
alkohol 0.157 0.182 0.827 0.146 0.275
kabitoszer 0.275 0.271 0.761
hianyzik 0.174 0.552 0.383 0.104 0.146
dohanyzas 0.108 0.178 0.377
udvariatlan 0.333 0.569 0.263 0.244 0.184
rendetlen 0.244 0.833 0.275 0.139 0.190 0.121
pontatlan 0.233 0.733 0.228 0.171 0.178
pletykas 0.114 0.272 0.506
harsany 0.945 0.180 0.241
tudalekos 0.150 0.200 0.473 0.346
csamcsog 0.220 0.209 0.266 0.127 0.903
lusta 0.441 0.304 0.432 0.105 0.283
szemtelen 0.566 0.433 0.255 0.156 0.273
bufog 0.293 0.174 0.187 0.158 0.557
felelotlen 0.564 0.412 0.198 0.250 0.129 -0.346
bosszuallo 0.576 0.211 0.133 0.402 0.240 -0.443
durva 0.914 0.203 0.135 0.183 0.256
agressziv 0.769 0.224 0.117 0.209 0.202 -0.118
Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6
SS loadings 3.116 2.756 2.009 1.927 1.731 0.731
Proportion Var 0.173 0.153 0.112 0.107 0.096 0.041
Cumulative Var 0.173 0.326 0.438 0.545 0.641 0.682
Test of the hypothesis that 6 factors are sufficient.
The chi square statistic is 112.68 on 60 degrees of freedom.
The p-value is 4.55e-05
|
| |
3.16. R-eredmény.
|
A 3.16. R-forráskóddal egy faktoranalízist kértünk az adatokra. A „factors” paranccsal most egy hatfaktoros megoldást kértünk, ami 3.16. R-eredményen látható khi-négyzet statisztika szignifikancia-szintje szerint nem jól illeszkedik az adatokra. A „cumulative var” sorban azt is láthatjuk, hogy a hat faktor összesen az összvariancia 68%-át magyarázza. Hogy az egyes faktorok szerkezetét megvizsgáljuk, érdemes külön kérni egy faktorsúly táblázatot (3.17. R-eredmény), ahol könnyebben áttekinthetjük a faktorsúlyokat. A 3.17. R-eredményen minden egyes változóra kiemeltük a legnagyobb faktorsúlyokat, ami megkönnyíti az adatok vizsgálatát.
Loadings:
Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6
alkohol 0.157 0.182 0.827 0.146 0.275
kabitoszer 0.275 0.271 0.761
hianyzik 0.174 0.552 0.383 0.104 0.146
dohanyzas 0.108 0.178 0.377
udvariatlan 0.333 0.569 0.263 0.244 0.184
rendetlen 0.244 0.833 0.275 0.139 0.190 0.121
pontatlan 0.233 0.733 0.228 0.171 0.178
pletykas 0.114 0.272 0.506
harsany 0.945 0.180 0.241
tudalekos 0.150 0.200 0.473 0.346
csamcsog 0.220 0.209 0.266 0.127 0.903
lusta 0.441 0.304 0.432 0.105 0.283
szemtelen 0.566 0.433 0.255 0.156 0.273
bufog 0.293 0.174 0.187 0.158 0.557
felelotlen 0.564 0.412 0.198 0.250 0.129 -0.346
bosszuallo 0.576 0.211 0.133 0.402 0.240 -0.443
durva 0.914 0.203 0.135 0.183 0.256
agressziv 0.769 0.224 0.117 0.209 0.202 -0.118
Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6
SS loadings 3.116 2.756 2.009 1.927 1.731 0.731
Proportion Var 0.173 0.153 0.112 0.107 0.096 0.041
Cumulative Var 0.173 0.326 0.438 0.545 0.641 0.682
|
| |
3.17. R-eredmény.
|
A faktorsúlyok alapján (3.17. R-eredmény) az egyes faktorok a következőképpen alakulnak. Az első faktorban olyan változók szerepelnek, mint a „lusta”, „szemtelen”, „felelőtlen”, „bosszúálló”, „durva”, „agresszív”. A második faktorban szerepel a „hiányzik”, „udvariatlan”, „rendetlen” és „pontatlan”. A harmadikban szerepel a „pletykás”, „harsány” és „tudálékos”. A negyedik faktorban következik az „alkohol” és a „kábítószer”, ötödikben a „csámcsog” és a „büfög”, míg az utolsóban a „dohányzás”.
A 3.18. R-forráskóddal megkaphatjuk a két korrelációs mátrix különbségét (az eredeti változókból számított és a becsült korrelációs mátrix), az adatokat tartalmazó 3.18. R-eredmény a 3.8.1 mellékletben látható. Az értékekből láthatjuk, hogy meglehetősen alacsonyak, amely a modell illeszkedésére utal.
d.cor<-cor(g)
szfa<-lapply(1:6,function(nf) factanal(covmat=d.cor, factors=nf, method="mle"))
pred<-szfa[[6]]$loadings%*%t(szfa[[6]]$loadings)+diag(szfa[[6]]$uniquenesses)
print(d.cor-pred,digits=3)
|
| |
3.18. R-forráskód
|
Szintén a modell jóságát mutatják a 3.19. R-eredményen látható kommunalitás értékek. A magas kommunalitás nagyfokú információmegtartásra utal, ahogy arról korábban már többször is volt szó.
Communaltities<-1-FA$uniquenesses
print(Communaltities,digits=3)
|
| |
3.19. R-forráskód
|
alkohol kabitoszer hianyzik dohanyzas udvariatlan rendetlen
0.839 0.738 0.515 0.195 0.600 0.899
pontatlan pletykas harsany tudalekos csamcsog lusta
0.704 0.359 0.995 0.416 0.995 0.564
szemtelen bufog felelotlen bosszuallo durva agressziv
0.680 0.487 0.726 0.810 0.995 0.753
|
| |
3.19. R-eredmény.
|
|
print(FA$scores,digits=3)
|
| |
3.20. R-forráskód
|
Végül a 3.20. R-forráskóddal megkaphatjuk az egyes személyek egyes faktorokban mérhető faktorértékeit. A 3.20. R-eredmény a 3.8.2 mellékletben láthatóak.
|
