Тесты же конструируются, чтобы найти
генеральный фактор. Следовательно, выполнение вращения для дос-
тижения простой структуры не имеет смысла. В идеале, необходим
метод, максимизирующий генеральный фактор. Поскольку метод
главных компонент (не подвергнутое вращению решение) всегда по-
рождает первый генеральный фактор, за которым следуют биполяр-
ные факторы (т.е. факторы, имеющие примерно одинаковое количе-
ство положительных и отрицательных нагрузок), некоторые разра-
ботчики тестов оставляют факторную матрицу без вращения. Ниже
обсуждается, как эта проблема может быть решена на практике.
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ФАКТОРА
Когда создано множество заданий, нагружающих некоторый об-
щий фактор, все еще необходимо идентифицировать этот фактор, и
это становится частью исследования валидности теста. Достаточно
сказать, что установки на ответы, такие как установка на согласие
(Cronbach, 1946 - склонность к выбору ответа "да") и социальная
желательность (Edwards, 1957 - тенденция давать социально при-
емлемые ответы), могут снижать валидность явно однофакторных
тестов.
246
247
Решение проблем
В качестве первого шага будут приведены практические правила
для методически корректного выполнения факторного анализа, при-
веденные Cattell (1973) и Cattell и Kline (1977), поскольку в этих
правилах могут быть найдены некоторые решения для перечислен-
ных выше проблем.
(1) Обоснованная стратегия выбора переменных.
(2) Широкий охват исследуемых категорий людей при формиро-
вании выборок испытуемых.
(3) Решение о количестве факторов, которые бы соответствовали
объективному тесту.
(4) фиксация общностей. (См. также гл.5., стр. 180).
(5) Единственное решение при вращении факторов.
(6) Проверка значимости простой структуры.
(7) Проверка степени устойчивости (инвариантности) факторной
структуры во всем исследовании.
(8) Проверка устойчивости (инвариантности) структуры более
высокого порядка.
Эти правила были разработаны как набор критериев для оценива-
ния процедуры факторного анализа не только для психологических
тестов, но здесь мы будем рассматривать их применительно к задаче
конструирования тестов. Стратегия выбора переменных при конст-
руировании тестов имеет решающее значение. Если, например, мы
пытаемся разработать тест экстраверсии и, по случайности, не вклю-
чили в него задания, касающиеся общительности (sociability), тогда
с необходимостью любой из возникающих факторов не может быть
нагружен общительностью. Полученная картина экстраверсии будет
неточной. Следовательно, правило 1 подчеркивает необходимость
строгого обоснования при формулировании заданий для конструи-
рования факторизованных тестов. Без этого вся мощь факторного
анализа по выявлению базовых конструктов сводится на нет. При
разработке тестов факторный анализ является противоположностью
слепому эмпиризму. В терминах классической модели погрешностей
измерения правило 1 гласит, что задания должны соответствующим
образом отбираться из генеральной совокупности заданий (что, в
свою очередь, требует точного ее определения).
Общность (communality) - общее изменение данной переменной, обусловлеиное
факторами, общими для этой и других переменных совокупности; определяется
как сумма квадратов факторных нагрузок всех ортогональных общих факторов для
данной переменной (Прим.перев.)
248
Одним из критических замечаний в адрес факторного анализа
заданий, приведенным ранее, является неизбежный недостаточный
разброс значений корреляции между заданиями теста (малые значе-
ния дисперсии). Путем соответствующего формирования выборки из
испытуемых, не являющихся однородными по измеряемой перемен-
ной, можно до некоторой степени избежать этого, так как разнород-
ная выборка обеспечит максимально возможную дисперсию значе-
ний корреляции между заданиями. Но при этом мы не должны нару-
шать обсуждавшиеся ранее правила по формированию выборок для
процедуры анализа заданий, а именно то, что выборка испытуемых,
при помощи которых мы пытаемся испытать тест, должна отражать
популяцию, для которой он предназначен. Таким образом, соответ-
ствующее формирование выборок поможет обеспечить адекватную
процедуру факторного анализа.
Правила (3) - (6) не могут быть применены непосредственно, без
подробного рассмотрения факторного анализа заданий. Это происхо-
дит потому, что они связаны с получением простой структуры, при
которой почти неизбежно в таких областях исследований, как спо-
собности, темперамент или динамика, будет выделяться небольшое
количество зависимых (облических) факторов.
Однако, как показывает Harman (1976), целью практически всех
видов программ вращения факторов, независимо от того, являются
они ортогональными или нет, является выделение факторов с неболь-
шим количеством высоких нагрузок и большим количеством ничтож-
но малых нагрузок. Однако, гипотезой, лежащей в основефакторного
анализа заданий, является предположение о существовании единого
генерального фактора, объясняющего большую часть дисперсии. По-
скольку анализ по методу главных компонент автоматически порож-
дает некий генеральный фактор, за которым следуют биполярные
факторы в порядке убывания доли объясняемой ими дисперсии, в
случае факторного анализа заданий может быть допустимым исполь-
зование в качестве решения не подвергнутых вращению компонент.
Конечно, вращение для достижения простой структуры не должно
осуществляться автоматически, без тщательного рассмотрения от-
дельной переменной или переменных, которые мы пытаемся изме-
рить.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114