Page 44 - Gričar, Sergej, in Štefan Bojnec, 2016. Aplikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 44
ikacija metodologije časovnih serij na primeru turističnih cen
liza. S faktorsko analizo analiziramo povezave med spremenljivkami tako,
da poskušamo najti novo množico spremenljivk, ki predstavljajo to, kar je
skupnega opazovanim spremenljivkam. Cilj raziskave je ugotoviti, ali so
zveze med opazovanimi spremenljivkami pojasnjene z manjšim številom
posredno opazovanih spremenljivk ali faktorjev (Fulgosi 1988).
Faktorski model in metodo glavnih komponent ocenjujemo v dveh ko-
rakih (Gorsuch 1974):
− ocena deleža variance proučevanih spremenljivk, pojasnjenega s
skupnimi faktorji (komunalitete) z metodami ocenjevanja mode-
la;
− ocena faktorske uteži s poševno in pravokotno rotacijo.
Metode ocenjevanja faktorskega modela so (Gorsuch 1974):
44 − metoda glavnih osi (principal axis factoring),
− metoda največjega verjetja (maximum likelihood),
− metoda najmanjših kvadratov (unweighted least squares),
− posplošena metoda najmanjših kvadratov (generalized least squa-
res) in
− metoda slike (image factoring).
S pomočjo metode glavnih komponent in s pomočjo faktorske analize
smo poskušali ugotoviti, ali obstajajo določeni skupni dejavniki (faktorji),
s pomočjo katerih je mogoče pojasniti, kar je skupnega v model vključenim
spremenljivkam. Namen faktorske analize je predvsem preveriti rezultate
metode glavnih komponent.
Osnova faktorskega modela je domneva, da me)dvseplrjaemzvenezljaiv(kGamorisuch (
1974; Gričar),200 9(): ) in (
,,
kjer oznake pomenijo:
– merjene spremenljivke,
– skupni faktorji,
– specifični faktor, ki vpliva samo na ,
– faktorska utež, ki kaže na vpliv faktorja na .
Predpostavke splošnega faktorskega modela so: a) specifični faktorji so
pravokotni med seboj ( , če velja ), b) vsak specifični faktor
je pravokoten na vsak skupni faktor ( za vsak in ), c)
skupni faktorji so pravokotni med seboj ( , če velja ), d) spre-
menljivke , in naj bodo centrirane .
liza. S faktorsko analizo analiziramo povezave med spremenljivkami tako,
da poskušamo najti novo množico spremenljivk, ki predstavljajo to, kar je
skupnega opazovanim spremenljivkam. Cilj raziskave je ugotoviti, ali so
zveze med opazovanimi spremenljivkami pojasnjene z manjšim številom
posredno opazovanih spremenljivk ali faktorjev (Fulgosi 1988).
Faktorski model in metodo glavnih komponent ocenjujemo v dveh ko-
rakih (Gorsuch 1974):
− ocena deleža variance proučevanih spremenljivk, pojasnjenega s
skupnimi faktorji (komunalitete) z metodami ocenjevanja mode-
la;
− ocena faktorske uteži s poševno in pravokotno rotacijo.
Metode ocenjevanja faktorskega modela so (Gorsuch 1974):
44 − metoda glavnih osi (principal axis factoring),
− metoda največjega verjetja (maximum likelihood),
− metoda najmanjših kvadratov (unweighted least squares),
− posplošena metoda najmanjših kvadratov (generalized least squa-
res) in
− metoda slike (image factoring).
S pomočjo metode glavnih komponent in s pomočjo faktorske analize
smo poskušali ugotoviti, ali obstajajo določeni skupni dejavniki (faktorji),
s pomočjo katerih je mogoče pojasniti, kar je skupnega v model vključenim
spremenljivkam. Namen faktorske analize je predvsem preveriti rezultate
metode glavnih komponent.
Osnova faktorskega modela je domneva, da me)dvseplrjaemzvenezljaiv(kGamorisuch (
1974; Gričar),200 9(): ) in (
,,
kjer oznake pomenijo:
– merjene spremenljivke,
– skupni faktorji,
– specifični faktor, ki vpliva samo na ,
– faktorska utež, ki kaže na vpliv faktorja na .
Predpostavke splošnega faktorskega modela so: a) specifični faktorji so
pravokotni med seboj ( , če velja ), b) vsak specifični faktor
je pravokoten na vsak skupni faktor ( za vsak in ), c)
skupni faktorji so pravokotni med seboj ( , če velja ), d) spre-
menljivke , in naj bodo centrirane .
