6. ПРАВИЛЬНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА

Методы факторного анализа очень трудоемки, требуют больших затрат труда на кропотливые расчеты. Если эксперимент основывается на предположениях, не продуманных до конца, то не только большие усилия всего коллектива сотрудников окажутся напрасными, но и, что еще хуже, ошибочные результаты, облеченные в математическую форму, могут вывести во многих случаях на ложный путь и затруднить выяснение важных проблем. Это же относится и к другим областям науки, в которых предпринимаются попытки использования факторных методов.

С этой точки зрения необходимо в максимальной степени избегать поспешных и недостаточно обоснованных экспериментов, связанных с факторным анализом. Осторожная и тщательная организация планируемого эксперимента вплоть до малейших деталей оплачивается сторицей и позволяет избежать как ошибочных выводов, так и напрасных затрат кропотливого труда.

В литературе по факторному анализу неоднократно обсуждались вопросы, связанные с организацией факторно-аналитических работ. Рассмотрим кратко важнейшие из них:

1. Большое значение имеет сознательный и обдуманный выбор проблемы. Как единодушно отмечали многие авторы, ряд опубликованных работ по факторному анализу создает впечатление, что исследуемая проблема была как бы подсказана внешними случайными обстоятельствами или что изучается та проблема, которую наиболее выгодно исследовать в данный момент. Нельзя применять факторный анализ к любой корреляционной матрице, пусть даже ее в данных условиях легче всего определить. Такой подход, как правило, не дает ценных результатов. Ясно, что всегда можно изучать какие-то корреляции и всегда будут получаться какие-то факторы. Другое дело, каков их смысл.

К типичным ошибкам такого рода относится подбор серии тестов, которые наиболее доступны в данных условиях. Не все тесты, пусть даже в определенных условиях полезные, годятся для целей факторного анализа. Особая осторожность нужна в отношении анкет и других вопросников, используемых для изучения индивидуальных особенностей. Нужно начинать с ясного и однозначного определения проблемы, которая будет исследоваться, и при выборе тестов исходить из всего теоретического задела данной науки. Лишь в редких случаях можно использовать готовые тесты, пусть даже они широко распространены, без каких-либо изменений и адаптации. В области факторного анализа существуют проблемы, имеющие различный характер. Это могут быть весьма широкие проблемы, например «факторы индивидуальных особенностей», или такие специальные проблемы, как «фактор пространственного воображения в визуальных наблюдениях». Нужно, однако, проявлять осторожность при изучении слишком узких проблем, поскольку в этом случае все тесты в серии могут быть настолько похожими, что специфичные факторы будут иметь характер общих.

В общем чем шире проблема, тем больше факторов можно определить при использовании факторных методов. Выше уже излагались принципы, с учетом которых определяется минимальное число анализируемых переменных, необходимых для обоснования некоторого числа факторов. Используемых здесь критериев много, так же, как и проблем, решаемых различными авторами. Одно не подлежит сомнению: целесообразно, чтобы число переменных превышало его нижнюю допустимую границу. Рекомендуется, чтобы число тестов в три раза превышало число возможных факторов. В этом случае можно быть уверенным в том, что результаты будут хорошо обоснованы. Кроме того, на самом трудном этапе работы — вращении к простой структуре — мы будем в состоянии однозначно определить наилучшее положение вращаемых осей.

2. Подбор изучаемой группы также имеет большое значение при организации эксперимента с использованием факторного анализа. Некоторые связанные с этим вопросы уже были рассмотрены. Поэтому мы обсудим лишь проблему численности группы, в которой будет проводиться исследование. Здесь существует общее правило, диктуемое статистикой, в соответствии с которым группа должна быть репрезентативна по отношению к генеральной совокупности, т. е. представлять собой хорошую выборку. Только в этом случае можно делать выводы о генеральной совокупности на основе результатов, полученных в выборке. Нужно помнить, что в факторном анализе численность группы сильно влияет на систему факторных нагрузок. Поэтому интерпретация факторов, полученная в результате изучения малочисленной группы, может привести к ошибкам. Малообоснованные результаты осложняют идентификацию факторов, определенных в различных исследованиях.

Строгие правила в отношении численности группы по-разному формулируются различными авторами. Обычно принимается, что при использовании коэффициента корреляции Пирсона число людей в группе (N) не должно быть меньше 200. Однако в специальной литературе можно встретить указания на то, что правильные и ценные результаты были получены на основе меньших групп, включающих 150—180 человек. В любом случае факторные структуры для групп, численность которых приближается к 200, при прочих равных условиях существенно не изменялись при увеличении группы до 500 и более человек.

3. Следующая важная проблема — выбор подходящего метода определения факторов. Эта проблема уже обсуждалась при изложении основных видов процедуры факторного анализа. Отметим здесь лишь, что основным является центроидный метод, имеющий наиболее широкую область применения, и прежде всего там, где не требуется высокая точность факторных нагрузок и речь идет лишь о первых выводах в отношении существующей структуры. Очень трудоемкие методы, например максимального правдоподобия Лоули, годятся скорее всего для тех областей, где основные черты структуры факторов уже известны и речь идет в основном об уточнении и выделении глубоких и тонких причин изменений. Наконец, как уже отмечалось, эти методы требуют таких затрат труда, что часто бывает трудно их использовать на практике при отсутствии многочисленного и хорошо подготовленного коллектива специалистов и без необходимого технического обеспечения.

Быстрое выполнение таких исследований на большом материале возможно лишь при широком использовании электронных вычислительных машин.