تحلیل عاملی
تحليل عاملي اصطلاحي است كلي براي تعدادي از تكنيك هاي رياضي و آماري مختلف اما مرتبط با هم به منظور تحقيق درباره ماهيت روابط بين متغيرهاي يك مجموعه معين. مساله اساسي تعيين اين مطلب است كه آيا يك مجموعه متغير را مي توان برحسب تعدادي از «ابعاد» يا «عامل هاي» كوچكتري نسبت به تعداد متغيرها توصيف نمود و هر يك از ابعاد (عامل ها) معرف چه صفت يا ويژگي است.
نخستين كار درباره تحليل عاملي توسط چارلز اسپيرمن (1940) صورت گرفت، كه به گونه كلي «پدر» اين روش شناخته شده است. بعد از او كارل پيرسن (1901)، روش «محورهاي اصلي» را پيشنهاد كرد و هتلينگ (1933) آن را به گونه كاملتري توسعه داد.
بسياري از كارهاي نخستين در تحليل عاملي، يعني در طول سال هاي 1900 تا 1930، به كاربرد مدل اسپيرمن در بسياري از مسايل عملي و بررسي شرايط مناسب براي استفاده از آن مدل اختصاص يافته است. در طول اين دوره، علاوه بر خود اسپيرمن، دانشمندان ديگري مانند سيريل برت، كارل هليزينگر، ترومن كلي، كارل پيرسن و گادفري تامسون، كمك هاي شاياني به ادبيات تحليل عاملي كرده اند. در اوايل سال 1930، آشكار شد كه مدل تك عاملي عمومي اسپيرمن براي توصيف روابط بين متغيرهاي يك مجموعه هميشه كافي نيست.
ترستون احتمالا برجسته ترين تحليلگر عاملي نوين بوده و نفوذ قابل ملاحظه اي در توسعه اين روش از سال هاي 1930 تا كنون داشته است. مسئوليت توسعه روش «سانتروئيد» با اوست كه در مقياس گسترده اي قبل از ظهور كامپيوترهاي پر سرعت به كار رفته است. او همچنين مسئول مفهوم ساختار ساده است كه توسط بيشتر تحليلگران به عنوان معرف يك راه حل تحليل عاملي ايده آل در نظر گرفته شده است.
كارهاي اوليه در تحليل عاملي كه توسط دانشمندان ياد شده انجام گرفته، بيشتر توجيه نظري دارد، هر چند هيچ يك از آنها آماده براي آزمون هاي آماري فرضيه هاي خاص درباره ساختارهاي عاملي مجموعه هاي معيني از متغيرها نبوده است. اما، وقتي كامپيوترهاي پر سرعت در اختيار قرار گرفت در اواسط تا اواخر سال هاي 1950، حركتي از تئوري گرائي به سوي آنچه تحليل عاملي اكتشافي ناميده مي شود، به وجود آمد. اين حركت به گونه آشكار از طريق تئوري عامل مشترك ترستون تشويق، و از طريق فرمول بندي عمومي هتلينگ (1993)، درباره عمليات رياضي مولفه هاي اصلي كه قبل از آن به دليل محاسبات فوق العاده پيچيده و پرزحمت آن، به كار نرفته بود تسهيل شد. چنين به نظر مي رسد كه در طول سال هاي 1950 و 1960، تقريبا هر كس، هر چيزي را تحليل عاملي مي كرده است، به اين اميد كه روابط پيچيده ظاهري بين متغيرهاي يك مجموعه را مي توان ساده كرد و به گونه ساده تري تفسير نمود (ليندمن و همكاران، 1980). در طول اين دوره همچنين تعداد روشهاي تحليل عاملي با ابداع تحليل تصوير (گاتمن، 1953)، تحليل عاملي بنيادي (رائو، 1955 و هريس، 1962)، تحليل عاملي آلفا (كيسر و كافري، 1965) و روش كمترين پس مانده (هامن و جونز، 1966)، به گونه قابل توجهي توسعه يافت. با اين وجود، روشهاي تحليل اكتشافي نتوانست آن گونه كه انتظار مي رفت، كمك موثري براي آزمون و پالايش تئوري روان شناختي باشد.
مقاله هتلينگ (1933) درباره تحليل مولفه هاي اصلي نخستين كمك قابل توجه يك آماردان را به تحليل عاملي معرفي كرد، و اين وضعيت تا موقعي ادامه داشت كه مقاله لاولي (1940) درباره روش بيشينه احتمال (ML) منتشر شد. لاولي نشان داد كه تحليل عاملي مي تواند به عنوان يك تكنيك آماري جالب در بسياري از موقعيت هاي پژوهشي كاربرد داشته باشد. واكنش هاي له و عليه اين روشها نيز تا وقتي كه آزمون فرضيه هاي خاص درباره پارامترهاي مدل تحليل عاملي مورد توجه قرار گرفت (مثلا جارزكاگ، 1984)، همچنان ادامه داشت. هر چند كارهاي جارزكاگ اساسا مبتني بر روش ML لاولي بود، اما بسياري از مسايل محاسباتي و تفسيري را كه لاولي با آن مرتبط نبود، روشهاي باك و بارگمن (1966) و جارزكاگ (1984) به سبب تاكيد بر آزمون فرضيه، به عنوان روشهاي تحليل عاملي تاييدي طبقه بندي مي شود. هر چند توليد فرضيه هايي كه بايد آزمون شود اغلب دشوار است، اما اين روشها به وضوح بر تحليل عامل اكتشافي به سبب توسعه و آزمون تئوري مزيت دارد.
البته براي تدوين چنين فرضيه هايي مي توان ابتدا تحليل عاملي اكتشافي را اجرا كرد و سپس اين فرضيه ها را از طريق تحليل عاملي تاييدي آزمود.
درك مفهومي تحليل عاملي و كاربرد آن
بنا بر آنچه گفته شد، تحليل عاملي تكنيكي است كه كاهش تعداد زيادي از متغيرهاي وابسته به هم را به صورت تعداد كوچكتري از ابعاد پنهان يا مكنون امكان پذير مي سازد. هدف عمده آن رعايت اصل اقتصاد و صرفه جويي از طريق كاربرد كوچكترين مفاهيم تبيين كننده به منظور تبيين بيشينه مقدار واريانس مشترك در ماتريس همبستگي است. مفروضه اساسي تحليل عاملي اين است كه عامل هاي زيربنايي متغيرها را مي توان براي تبيين پديده هاي پيچيده به كار برد و همبستگي هاي مشاهده شده بين متغيرها حاصل اشتراك آنها در اين عامل ها است. هدف تحليل عاملي تشخيص اين عامل هاي مشاهده ناپذير بر پايه مجموعه اي از متغيرهاي مشاهده پذير است. عامل، متغير جديدي است كه از طريق تركيب خطي نمره هاي اصلي متغيرهاي مشاهده شده بر پايه فرمول زير برآورد مي شود :
Fj=∑WjiXi=Wj1X1+Wj2X2+…+WjpXp
كه در آن W ها بيانگر ضرايب نمره عاملي و P معرف تعداد متغيرها است. اين عامل ها، في نفسه، سازه هاي فرضي يا نظري هستند كه به تفسير ثبات و هماهنگي در مجموعه داده ها كمك مي كنند. بنابراين ارزش تحليل عاملي اين است كه طرح سازماني مفيدي به دست مي دهد كه مي توان آن را براي تفسير انبوهي از رفتار با بيشترين صرفه جويي در سازه هاي تبيين كننده، به كار برد.
اميد اين است كه تعداد كمي از اين عامل ها (يعني تركيب هاي خطي نمره هاي اصلي متغيرهاي مشاهده شده) بتواند تقريبا همه اطلاعاتي را كه توسط مجموعه بزرگتري از متغيرها به دست مي آيد در برگرفته در نتيجه توصيف ويژگي هاي فرد را ساده سازد. از اين گذشته اميدوار هستيم كه با توسعه صحيح عامل ها، متغيرهايي به وجود آوريم كه دلالت بر يك سازه روشن و با معناي روان شناختي داشته باشد به گونه اي كه توصيف ما از شخص نه فقط ساده تر، بلكه روشن تر و قاطع تر باشد.
چرخش عامل ها
چرخاندن عامل ها، بارهاي عاملي و به همين ترتيب معناي آن ها را تغيير مي دهد، اما راه حل هاي مختلف تحليل عاملي از لحاظ رياضي در مقدار واريانسي كه در هر متغير و بنابراين در كل ماتريس تبيين مي كنند معادل هستند. بعلاوه، عامل هاي چرخش يافته، همبستگي هاي اوليه را دقيق تر از راه حل چرخش نيافته باز پديد مي آورد.
با وجود اين آشكار است كه عامل هاي چرخش يافته ممكن است هر وضعيتي را در فضاي عاملي اشغال كنند و از اين رو، عملا بي نهايت راه حل وجود دارد. از آنجا كه اين راه حل ها از لحاظ رياضي معادل هستند، هيچ دليل رياضي جهت رجحان يكي بر ديگري وجود ندارد و دقيقا به اين دليل است كه نبايد نتايج حاصل از اولين تلخيص را، با هر روشي كه باشد، به عنوان راه حل نهايي تلقي كرد. از اين رو، لازم است كه چگونگي انتخاب يك راه حل از ميان آرايه اي از چرخشهاي ممكن مورد بحث قرار گيرد.
چرخش هاي نموداري. در واقع هنگامي كه تحليل عاملي به تازگي باب شده بود، عامل ها به صورت نموداري چرخش داده مي شدند. اما زماني كه عوامل زيادي در دست است، انجام اين كار فرآيندي خسته كننده و طولاني است. به همين دليل، براي چرخش عامل ها روش هاي تحليل رياضي به وجود آمده و در اين روش ها، محاسبات به وسيله رايانه انجام مي گيرد.
چرخش هاي متعامد. در چرخش هاي متعامد عوامل طوري چرخانده مي شوند كه نسبت به هم هميشه يك زاويه قائمه داشته باشند. اين بدان معنا است كه عامل ها ناهمبسته هستند (cos 90=0). همانطور كه كتل (1978) استدلال كرده، در جستجوي عامل هايي كه براي فهم پديده هاي رواني، ابعاد اساسي هستند، بعيد است كه عامل ها ناهمبسته باشند. براي مثال در شخصيت كه تبيين كننده هاي محيطي- ژنتيكي بر آن موثرند، يافتن عامل هاي متعامد بسيار عجيب خواهد بود.
چرخش هاي متمايل. در چرخش هاي متمايل، محورهاي عاملي مي توانند هر وضعيتي را در فضاي عاملي داشته باشند و علت نامگذاري اين چرخش ها نيز همين مساله است. كسينوس زاويه بين محورهاي عاملي نشان دهنده همبستگي بين آن ها است. چرخش متمايل عامل ها، در مقايسه با چرخش متعامد كه محدوديت ناشي از متعامد بودن وجود دارد، آزادي بيشتري در انتخاب وضعيت عامل ها در فضاي عاملي وجود دارد.
منبع : وبلاگ پژوهش هاي آماري
