Сравнительный анализ методов факторизации в социологических исследованиях

В исследовании произведено сравнение ситуативной адекватности семи методов факторизации – метода главных компонент, метода главных осей, обобщенного метода наименьших квадратов, невзвешенного метода наименьших квадратов, метода максимального правдоподобия, альфа-факторного анализа и анализа образов – по результатам которого был составлен и эмпирически протестирован алгоритм выбора метода факторизации в различных исследовательских ситуациях, характеризующихся шестью параметрами: количеством индикаторов, приходящихся на фактор, распределением индикаторов, наличием модельной ошибки, объемом выборки, размером и размахом общностей. На основе анализа математического аппарата, заложенного в каждый из методов факторизации, а также предыдущих исследований их поведения в различных исследовательских ситуациях, был составлен теоретический алгоритм выбора метода факторизации в зависимости от исследовательской ситуации, который затем был протестирован с помощью статистического эксперимента с применением симуляций методом Монте-Карло с цепями Маркова. По итогам эксперимента составлены следующие рекомендации: а) в случае подозрение на наличие модельной ошибки использовать метод главных осей или альфа-факторный анализ; б) в случае уверенности в отсутствии модельной ошибки выбирать между методом максимального правдоподобия и обобщенным методом наименьших квадратов с учетом размера выборки и общностей и распределения индикаторов.