Реферат по психологии на тему Цели факторного анализа, типы и задачи факторного анализа

Введение
.
Современное состояние и развитие психологической науки и практики тесно связано с применением математических методов. Голландский физиолог Франц Дондерс в 19 веке впервые решил задачу измерения времени сложных и простых сенсомоторных реакций. Немецкий психолог Густав Фехнер разработал методы измерения порогов чувствительности и открыл психофизический закон, который описывает логарифмическую зависимость силы ощущений от силы раздражителя. В результате экспериментального изучения Герман Эббингауз получил известную кривую забывания, а американский психолог Эдвард Торндайк – кривую научения. Английский психолог и антрополог Френсис Гальтон внес существенный вклад в развитие дифференциальной психологии, статистики и психометрии, а его ученик Карл Пирсон предложил способ вычисления коэффициента корреляции.
Английский психолог Чарльз Спирмен и американские психологи Джой Гилфорд и Луис Терстоун в 20 веке разработали методы факторного анализа, с помощью которых были созданы методики диагностики интеллекта и факторные теории. На основе факторного анализа Реймондом Кеттеллом и Гансом Айзенком были созданы известные личностные опросники, Джордж Келли для анализа личностных конструктов разработал методику репертуарных решеток, а Чарльз Осгуд – методику семантического дифференциала для вычисления расстояний между понятиями в многомерном пространстве субъективных признаков. Американский психофизик и психолог Стэнли Стивенс разработал теорию уровней измерения и шкалирования.
Во второй половине 20 века психологи стали употреблять в своих работах теорию обнаружения сигналов, теорию информации, теорию автоматического управления, кибернетику, теорию игр, теорию алгоритмов, разрабатывали математические модели когнитивных процессов, а в конце 20 – начале 21 века –технологии и методы экспертных систем, машинного обучения, распознавания образов, искусственного интеллекта, нейронных сетей, «больших данных». В настоящее время математические методы применяются психологами-исследователями и практиками основным образом для планирования эксперимента, шкалирования и измерения, моделирования психических явлений, но основным образом для статистической обработки эмпирических данных
Целью данной работы является изучать факторный анализ.
Для достижения этой целы были оставлены следующие задачи:
Рассмотреть цели факторного анализа;
Изучать типы и задачи факторного анализа.
Работа состоит из двух глав, введения и заключения, в конце представлен список литературы.
 
1. Цели факторного анализа
Факторный анализ в течение последних лет нашел свое использование среди широкого круга исследователей в основном благодаря развитию высокоскоростных компьютеров и пакетов статистических программ (например, BMD, DATATEXT, OSIRIS, SPSS и SAS). Данное также коснулось большой группы пользователей, которые не имеют соответственной математической подготовки, но, тем не менее, заинтересованных в применении потенциальных возможностей факторного анализа в своих исследованиях (Horst, 1965; Harman, 1976; Mulaik, 1972; Lawley и Maxswel, 1971).[2]
Факторный анализ предполагает, что изучаемые переменные представляют собой линейную комбинацию некоторых скрытых (латентных) ненаблюдаемых факторов. Другими словами, имеется система факторов и система изучаемых переменных. Определенная зависимость между данными двумя системами разрешает посредством факторного анализа с учетом имеющейся зависимости получать выводы по изучаемым переменным (факторам). Логическая сущность данной зависимости заключается в том, что каузальная система факторов (система зависимых и независимых переменных) всегда имеет уникальную корреляционную систему изучаемых переменных, а не наоборот. Только при жестко ограниченных условиях, налагаемых на факторный анализ, возможна недвусмысленная интерпретация каузальных структур по факторам на присутствие корреляции между изучаемыми переменными. Кроме данного, имеются проблемы и иной природы. Например, при сборе эмпирических данных возможно допущение разного рода неточностей и ошибок, что в свою очередь затрудняет работу по выделению скрытых ненаблюдаемых параметров и их дальнейшего исследования.[3]