Page 143 - Sikošek, Marijana. 2017. Kongresna dejavnost: vidiki privlačnosti destinacije. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 143
Empirični del 143
faktorjem. Rezultat faktorske analize je določitev takšnih skupnih fak-
torjev, ki so močno povezani le z nekaterimi spremenljivkami, z drugimi
pa zelo šibko. Takšne skupne faktorje lahko tudi vsebinsko opredelimo in
so zato kot taki primerni za interpretacijo. Če v faktorski rešitvi dobimo
skupne faktorje, ki so približno enako povezani z vsemi ali večino spre-
menljivk in jih zato pri interpretaciji strukture preučevanega pojava ne
moremo uporabiti, si pomagamo z metodami rotacije skupnih faktorjev.
Rotacija skupnih faktorjev enakomerneje porazdeli varianco med faktor-
je, zato so faktorske uteži izrazitejše, faktorska struktura pa enostavnej-
ša. Kot pojasnjuje Bastič (2006, 46), je zanjo značilno, da vsakemu faktor-
ju pripada enako ali manjše število uteži z veliko vrednostjo, medtem ko
so faktorske uteži pri istem faktorju manjše oziroma zelo majhne. Nadalj-
nja lastnost enostavnejše strukture je tudi ta, da ima vsaka spremenljivka
le eno faktorsko utež z visoko vrednostjo. Poleg tega se z rotacijo faktor-
jev ne spremenijo vrednosti komunalitet in delež pojasnjene celotne vari-
ance z izbranim številom faktorjev, se pa spremenijo lastne vrednosti iz-
branih faktorjev in s tem tudi delež s posameznim faktorjem pojasnjene
variance.
Za faktorski model velja nekaj osnovnih predpostavk (Rebernik
1996, 225):
− specifični faktorji so med seboj neodvisni oziroma nekorelirani,
− specifični faktorji ne korelirajo s skupnimi faktorji,
− skupni faktorji so med seboj nekorelirani,
− skupna varianca določene spremenljivke je sestavljena iz komu-
nalitete, to je iz variance, ki je pojasnjena s skupnimi faktorji, ter
iz ostale specifične variance, ki je ne moremo pojasniti s skupni-
mi faktorji oziroma je pojasnjena s specifičnim faktorjem,
− skupno število faktorjev je manjše od števila spremenljivk.
Kodrič (2014, 4–5) navaja, da je treba pri določanju skupnih faktorjev
upoštevati določene predpostavke:
− skupnih faktorjev ne moremo neposredno meriti,
− opazovane spremenljivke morajo predstavljati linearno kombina-
cijo skupnih faktorjev,
− faktorji morajo biti medsebojno neodvisni,
− vsak faktor mora pojasnjevati del skupne variance merjenih spre-
menljivk,
− največji delež skupne variance merjenih spremenljivk pojasnjuje
prvi faktor.
faktorjem. Rezultat faktorske analize je določitev takšnih skupnih fak-
torjev, ki so močno povezani le z nekaterimi spremenljivkami, z drugimi
pa zelo šibko. Takšne skupne faktorje lahko tudi vsebinsko opredelimo in
so zato kot taki primerni za interpretacijo. Če v faktorski rešitvi dobimo
skupne faktorje, ki so približno enako povezani z vsemi ali večino spre-
menljivk in jih zato pri interpretaciji strukture preučevanega pojava ne
moremo uporabiti, si pomagamo z metodami rotacije skupnih faktorjev.
Rotacija skupnih faktorjev enakomerneje porazdeli varianco med faktor-
je, zato so faktorske uteži izrazitejše, faktorska struktura pa enostavnej-
ša. Kot pojasnjuje Bastič (2006, 46), je zanjo značilno, da vsakemu faktor-
ju pripada enako ali manjše število uteži z veliko vrednostjo, medtem ko
so faktorske uteži pri istem faktorju manjše oziroma zelo majhne. Nadalj-
nja lastnost enostavnejše strukture je tudi ta, da ima vsaka spremenljivka
le eno faktorsko utež z visoko vrednostjo. Poleg tega se z rotacijo faktor-
jev ne spremenijo vrednosti komunalitet in delež pojasnjene celotne vari-
ance z izbranim številom faktorjev, se pa spremenijo lastne vrednosti iz-
branih faktorjev in s tem tudi delež s posameznim faktorjem pojasnjene
variance.
Za faktorski model velja nekaj osnovnih predpostavk (Rebernik
1996, 225):
− specifični faktorji so med seboj neodvisni oziroma nekorelirani,
− specifični faktorji ne korelirajo s skupnimi faktorji,
− skupni faktorji so med seboj nekorelirani,
− skupna varianca določene spremenljivke je sestavljena iz komu-
nalitete, to je iz variance, ki je pojasnjena s skupnimi faktorji, ter
iz ostale specifične variance, ki je ne moremo pojasniti s skupni-
mi faktorji oziroma je pojasnjena s specifičnim faktorjem,
− skupno število faktorjev je manjše od števila spremenljivk.
Kodrič (2014, 4–5) navaja, da je treba pri določanju skupnih faktorjev
upoštevati določene predpostavke:
− skupnih faktorjev ne moremo neposredno meriti,
− opazovane spremenljivke morajo predstavljati linearno kombina-
cijo skupnih faktorjev,
− faktorji morajo biti medsebojno neodvisni,
− vsak faktor mora pojasnjevati del skupne variance merjenih spre-
menljivk,
− največji delež skupne variance merjenih spremenljivk pojasnjuje
prvi faktor.
