Zpět

Faktorová analýza

  • Termín: 9. 4. 2018
  • Místo: Praha
Cena:
  • 5600 Kč + DPH
  • 200 € + DPH

Počet výukových dnů:
1 (8 vyučovacích hodin)

Výuka probíhá v jazyce:
čeština

Úroveň kurzu:
středně pokročilý

CENOVĚ VÝHODNÝ BALÍČEK KURZŮ 8 960 Kč / 320 € + DPH (za 2 kurzy)

Faktorová analýza + Seskupovací (klastrová) analýza

Faktorová analýza umožňuje nalézt latentní (nepřímo pozorované) příčiny variability dat. Díky nalezeným latentním proměnným (faktorům) lze redukovat počet proměnných při zachování maxima informace a nalézt souvislost mezi pozorovanými proměnnými a odvozenými faktory.

„Exploratorní faktorovou analýzu považuji za naprosto nezbytnou statistickou metodu ve společensko-vědních oborech, kde velice často pracujeme s latentními, nepřímo měřitelnými konstrukty. Na kurzu jsem ocenil zejména komplexní zahrnutí všech hlavních metod extrakce a rotace faktorů.“

Ing. Ladislav Šiška, Ph.D.
Masarykova univerzita
Ekonomicko-správní fakulta

Cíl vzdělávacího programu:

Cílem kurzu je seznámit účastníky s praktickým využitím metod faktorové analýzy. Důraz je kladen na porozumění a interpretaci výsledků. Matematické aspekty modelu a algoritmů nejsou v kurzu zahrnuty, pokud to není nutné k praktickému zvládnutí metody.

Kurz je určen:

Kurz je určen všem, kteří analyzují vícedimenzionální číselná data a hledají hlavní příčiny jejich variability.

Předpoklady:

Kurz předpokládá schopnost základního ovládání PC a znalost základních statistických pojmů na úrovni kurzu Základy statistiky pro analýzu dat.

Přínos účasti na kurzu:

Účastníci porozumí principu faktorové analýzy, naučí se ji využívat v praxi a správně interpretovat výsledky.

Popis obsahu a postupu:

Výuka faktorové analýzy za podpory programového systému IBM SPSS Statistics (modul IBM SPSS Statistics Base).

„Metody faktorové a seskupovací analýzy ve své výzkumné práci relativně pravidelně využívám, ovšem interpretace jejich výsledků byla vždy spíše intuitivní.  Od kurzu společnosti ACREA jsem očekával, že se mi dostane erudovanějšího základu k oběma těmto metodám, což se z mého pohledu jednoznačně podařilo. Získal jsem větší jistotu a nadhled. Nabyté znalosti na našem pracovišti v budoucnu zcela jistě využijeme, ať už při hodnocení psychometrických vlastností výzkumných nástrojů, či při samotné přípravě a publikaci odborných článků.“

Mgr. Petr Baďura 
Univerzita Palackého v Olomouci
Fakulta tělesné kultury 

Program kurzu*:

  1. vznik faktorové analýzy jako psychometrického modelu (historické poznámky)
  2. vysvětlení variability a korelační struktury měřených proměnných pomocí vnitřních faktorů systému
  3. identifikace korelačních dimenzí a korelačních shluků, korelace dat
  4. latentní a manifestní proměnné, indikace latentní vlastnosti
  5. rovnice FA: známé a neznámé proměnné a parametry v modelu FA
  6. měření hodnot latentních proměnných
  7. existence a (ne)jednoznačnost řešení
  8. extrakce hlavního řešení - metoda hlavních komponent (a jiné metody)
  9. význam odhadnutých parametrů a interpretace faktorů
  10. rotace faktorů - výběr interpretovatelného řešení (jednoduchá struktura)
  11. odhad neznámých hodnot faktorů pro každou jednotku
  12. využití faktorů v další analýze dat

* Ve výjimečných případech změna programu vyhrazena dle zaměření a zkušeností dané skupiny účastníků.

Používaný software:

IBM SPSS Statistics Base