Сравнение разных подходов к проведению факторного анализа на порядковых переменных

Данная работа посвящена рассмотрению и сравнению различных подходов к проведению факторного анализа на порядковых данных. Часто в исследованиях бывает необходимо выявить некоторую латентную переменную, стоящую за наблюдаемыми, однако они измерены по порядковой шкале, поэтому к ним нельзя применить факторный анализ в его классическом виде, поскольку он осуществляется на основе матрицы корреляции Пирсона, которая имеет смысл только для интервальных переменных. В этой ситуации перед исследователем встает выбор: работать с такими переменными как с интервальными, перейти к набору дихотомических переменных или использовать специальные техники, предназначенные для порядковых переменных, такие, как подмена матрицы корреляций или категориальный метод главных компонент. При помощи сравнения допущений, которые лежат в основе каждого из подходов, их алгоритмов и статистического эксперимента данное исследование поможет ответить на вопрос, какой из этих подходов обеспечит наиболее адекватный анализ латентных переменных для шкал разных размерностей (3х-, 5ти- и 10тибалльных), то есть основной ожидаемый результат – рекомендуемый подход к проведению факторного анализа на порядковых данных каждой размерности.