Презентация на тему Детерминационный, факторный и кластерный анализ

в которой задачи отработки и интерпретации ставятся как задачи

анализа детерминаций.
Идея состоит в том, чтобы изучить математические свойства правил, сведения о которых люди черпают из опыта.

которые получают условные частоты при изменениях состава свойств, фигурирующих

в них

в социологических исследованиях есть проявление фундаментальных свойств социального объекта

(в частности, роли, которую в отражении и формировании социального играет язык) и, вообще говоря, не обусловлено недостаточной развитостью теории социальных измерений.
Принцип конкретности - накладывает ограничения на способы описаний связей между социальными переменными: связи между социальными переменными (индикаторами) должны измеряться как связи между отдельными конкретными значениями этих переменных, а не между переменными вообще.
Принцип ограниченной статичности - статичность в социальных закономерностях проявляет себя лишь как ограниченное по своим масштабам нарушение детерминизма.

Найти разность между заданными условными частотами

контекста
Существенность объясняющих свойств
Существенность объясняемых свойств
Построение объясняющей типологии
Построение объясняемой

типологии
Проверка объяснительных возможностей типологии
Проверка объясняемости типологии

значениями переменных. Предполагается, что известные переменные зависят от меньшего

количества неизвестных переменных и случайной ошибки.

две важные проблемы исследователя: описать объект измерения всесторонне и

в то же время компактно.
С помощью факторного анализа возможно выявление скрытых переменных факторов, отвечающих за наличие линейных статистических корреляций между наблюдаемыми переменными.
Две основные цели факторного анализа:
определение взаимосвязей между переменными, (классификация переменных);
сокращение числа переменных необходимых для описания данных.

несколько этапов.
Этапы факторного анализа:
Отбор факторов
Классификация и систематизация факторов.
Моделирование взаимосвязей

между результативным и факторными показателями
Расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результативного показателя
Практическое использование факторной модели (подсчет резервов прироста результативного показателя)

с проверки его условий.
В обязательные условия факторного анализа

входят:
все признаки должны быть количественными;
число наблюдений должно быть не менее чем в два раза больше числа переменных;
выборка должна быть однородна;
исходные переменные должны быть распределены симметрично;
факторный анализ осуществляется по коррелирующим переменным

при исследовании скрытой факторной структуры без предположения о числе

факторов и их нагрузках;
конфирматорным (подтверждающим), предназначенным для проверки гипотез о числе факторов и их нагрузках.

содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты

в сравнительно однородные группы.
Существует около 100 разных алгоритмов кластеризации, однако, наиболее часто используемые - иерархический кластерный анализ и кластеризация методом k-средних.

соответствии с принадлежностью к одному из трёх кластеров.
Прелесть данного

метода - он работает даже тогда, когда данных мало и не выполняются требования нормальности распределений случайных величин и другие требования классических методов статистического анализа.

типологии или классификации
Исследование полезных концептуальных схем группирования объектов
Порождение гипотез

на основе исследования данных
Проверка гипотез или исследования для определения, действительно ли типы (группы), выделенные тем или иным способом, присутствуют в имеющихся данных

анализа предполагает следующие этапы:
Отбор выборки для кластеризации. Подразумевается, что

имеет смысл кластеризовать только количественные данные
Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке, то есть признакового пространства
Вычисление значений той или иной меры сходства (или различия) между объектами
Применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов.
Проверка достоверности результатов кластерного решения