Download - Análise Fatorial
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1
Análise FatorialFactor analysis
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2
Análise Fatorial
Objetivo: Estudar a estrutura de dependência existente em um conjunto de variáveis através da criação de fatores que, eventualmente, expressam constructos subjacentes aos dados.
Spearman (1904) - medida de inteligência
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3
Análise Fatorial
Situação comum: observar grande número de variáveis
• Como caracterizar a amostra• Como descrever a inter-relação entre
as variáveis
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4
Constructos
Definir o que e como medir
• nível de ansiedade• satisfação• bem-estar• percepção
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5
Exemplo: Escala IDATE-TX1 Sinto-me bemX9 Preocupo-me demais com as coisas sem
importânciaX10 Sou felizX11 Deixo-me afetar muito pelas coisasX13 Sinto-me seguroX16 Estou satisfeitoX17 Às vezes idéias sem importância me
entram na cabeça e ficam me preocupando
X18 Levo os desapontamentos tão a sério quenão consigo tirá-los da cabeça
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6
Matriz de Correlação
X1 X10 X13 X16 X9 X11 X17 X18X1 1.00X10 0.58 1.00X13 0.39 0.47 1.00X16 0.51 0.66 0.54 1.00X9 -0.14 -0.16 -0.31 -0.22 1.00X11 -0.20 -0.24 -0.38 -0.32 0.46 1.00X17 -0.18 -0.20 -0.33 -0.25 0.53 0.46 1.00X18 -0.32 -0.33 -0.37 -0.40 0.40 0.48 0.48 1.00
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7
Modelo de Análise Fatorial
Variáveis originais
X1
X2
Xp
Fatores comuns
1
2
m
AF
m < p
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8
Modelo de Análise Fatorial
pmpm 2p21p1 p
2m2m 222121 22
1m1m 212111 11
... X
...
... X
... X
p
1, …, m: fatores comuns
1, …, p: fatores únicos ou específicos
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9
Modelo de Análise FatorialModelo na forma matricial:
X - = +
X = (X1, X2, …, Xp)T, = (1, 2, …, m)T,
= ( 1, 2, …, p)T
pmp2p1
2m2221
1m1211
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Modelo esquematizado
X1
X2
Xp
e1
e2
ep
1
2
m
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Características impostas ao modelo
• Os fatores únicos são não correlacionados.• Os fatores comuns e únicos são não
correlacionados entre si.• Os fatores comuns são não
correlacionados (esta suposição pode ser abandonada em alguns tipos de AF).
• As variâncias dos fatores comuns são iguais a 1.
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12
Análise do modelo
imim 2i21i1i ... X
imim 2i21i1i ... VarXVar
)Var( ... XVar i2im
2i2
2i1i
2i
i2i
2i c
Ci2 = comunalidade ou variância comum
i = especificidade
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13
Análise do modelo
i2i
2i c
Ci2 = comunalidade ou variância comum:
expressa o quanto da variabiliade de Xi é explicada pelo modelo (se Var (Xi)=1 pode ser encarada como uma proporção)
i = especificidade: expressa o quanto da variabilidade de Xi não é explicada pelo modelo.
Um bom modelo deve apresentar uma comunalidade alta para todas as variáveis
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14
Alguns métodos de estimação
• Máxima verossimilhança: supõe que os dados seguem uma distribuição normal multivariada.
• Método da componente principal: baseia-se na análise de componentes principais.
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15
T
Método da componente principal
Modelo: X = + e
ΨΣX T )Var(
Decomposição espectral de :
Tppp
Tmmm
T111 ...... Σ
~ ~ ~ ~ ~ ~ ~
~~
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16
m m2211 , , ,
Método da componente principal
Tppp
T ... ΣΨΣ T
Tipi2i1 ..., , , i
m
jjij
1
22ii σψ
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Método da máxima verossimilhança
Suposição: distribuição normal
Estimação dos parâmetros
= T +
Restrição:
T -1 : diagonal
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18
Resultado importante
= T +
= T
T + = ( T)( T)T + = T TT T + = T + =
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Rotação VARIMAX
Há infinitas matrizes que resultam na mesma matriz T. Essas matrizes podem ser obtidas através da rotação de uma solução inicial (por exemplo, oriunda do método das componentes principais).
Problema: Como escolher uma boa solução?
ΨΣX T )Var(
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20
Rotação - Interpretação geométrica
1
2
1*
2* Exemplo: Solução com
dois fatores
1 e 2 definem um plano
1* e 2
* , obtidos através de uma rotação ortogonal dos eixos, definem o mesmo plano. Logo representam uma solução equivalente.
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21
Quantos fatores usar?
• Critério de Kaiser
• Porcentagem da variância total
explicada
• Atingir comunalidade fixada
• Critério scree-test
• Métodos inferenciais
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22
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
0 2 4 6 8 10Componentes
Au
tova
lore
s
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23
ExemploX1 Sinto-me bemX9 Preocupo-me demais com as coisas sem
importânciaX10 Sou felizX11 Deixo-me afetar muito pelas coisasX13 Sinto-me seguroX16 Estou satisfeitoX17 As vezes idéias sem importância me
entram na cabeça e ficam me preocupando
X18 Levo os desapontamentos tão a sério quenão consigo tirá-los da cabeça
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24
Autovalores
Componente Autovalores % da
Variância %
Acumulada 1 3.525 44.06 44.06 2 1.504 18.80 62.86 3 0.665 8.31 71.17 4 0.614 7.68 78.85 5 0.512 6.40 85.25 6 0.444 5.55 90.80 7 0.425 5.31 96.11 8 0.311 3.89 100.00
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25
Comunalidades 2 fatores
Comunalidades X1 0.657 X9 0.644 X10 0.758 X11 0.536 X13 0.497 X16 0.719 X17 0.670 X18 0.548
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26
Cargas Fatoriais
1 2 X1 0.678 0.445 X9 -0.549 0.585
X10 0.719 0.492 X11 -0.633 0.367 X13 0.679 0.192 X16 0.751 0.392 X17 -0.593 0.564 X18 -0.686 0.279
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27
Gráfico das Cargas Fatoriais
-1
-0,8
-0,6
-0,4
-0,2
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
-1 -0,5 0 0,5 1
1
2
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28
Rotação
-1
-0,8
-0,6
-0,4
-0,2
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
-1 -0,5 0 0,5 1
1
2
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29
Cargas Fatoriais Rotacionadas
1* 2* X1 0.804 -0.101 X9 -0.038 0.802
X10 0.866 -0.092 X11 -0.244 0.690 X13 0.641 -0.294 X16 0.826 -0.189 X17 -0.086 0.814 X18 -0.341 0.657
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30
Cargas Fatoriais Rotacionadas
1* 2* X1 0.804 -0.101 X9 -0.038 0.802 X10 0.866 -0.092 X11 -0.244 0.690 X13 0.641 -0.294 X16 0.826 -0.189 X17 -0.086 0.814 X18 -0.341 0.657
X1 Sinto-me bemX9 Preocupo-me demais com as coisas sem
importânciaX10 Sou felizX11 Deixo-me afetar muito pelas coisasX13 Sinto-me seguroX16 Estou satisfeitoX17 As vezes idéias sem importância me
entram na cabeça e ficam me preocupando
X18 Levo os desapontamentos tão a sério quenão consigo tirá-los da cabeça
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Interpretação
• Fator 1: Satisfação pessoal
• Fator 2: Dificuldade em lidar com problemas
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Escores Fatoriais
• Métodos dos mínimos quadrados ponderados
xi - = i + i
Minimizar: (xi - - i)T -1 (xi - - i)
EMQ(fi) = (T -1 )-1 T -1 (xi - )
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33
Escores Fatoriais
• Métodos da regressão
e : distribuição normal
ER(i) = T (T + )-1 (xi - )
mTmp I
Nx
,0
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34
Viabilidade da AFmatriz anti-imagemX1 X9 X10 X11 X13 X16 X17 X18
X1X9 -0.03X10 -0.34 -0.02X11 0.00 -0.22 -0.02X13 -0.08 0.09 -0.14 0.14X16 -0.15 0.00 -0.43 0.07 -0.26X17 0.00 -0.34 0.00 -0.17 0.08 -0.02X18 0.11 -0.11 -0.03 -0.24 0.03 0.12 -0.24
Coeficiente de correlação parcial entre os pares, excluindo-se o efeito das demais variáveis.
Esperam-se valores baixos.
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35
Viabilidade da AF
Coeficiente KMO: Kaiser-Meyer-Olkin
a2ij é a correlação parcial entre Xi e Xj, eliminado o efeito das demais variáveis
p
i
p
i
p
jij
p
jij
p
i
p
jij
ar
r
KMO
1 1 1
2
1
2
1 1
2
![Page 36: Análise Fatorial](https://reader035.vdocuments.com.br/reader035/viewer/2022081506/568132d5550346895d999861/html5/thumbnails/36.jpg)
36
Interpretação da KMOEscala IDATE: 0,841
KMO Interpretação0.90 - 1.00 Excelente0.80 - 0.90 Ótimo0.70 - 0.80 Bom0.60 - 0.70 Regular0.50 - 0.60 Ruim
0.00 - 0.50 Inadequado0.80 - 1.00 Excelente
0.70 - 0.80 Ótimo
0.60 - 0.70 Bom
0.50 - 0.60 Regular
0.00 - 0.50 Insuficiente
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37
Viabilidade da AF
MSA: Measure of sampling adequacy
a2ij é a correlação parcial entre Xi e Xj, eliminado o efeito das demais variáveis
p
jij
p
jij
p
jij
i
ar
r
MSA
1
2
1
2
1
2
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38
Interpretação da MSA
Para o exemplo IDATEVariável MSA
X1 0.853
X9 0.818
X10 0.789
X11 0.865
X13 0.899
X16 0.820
X17 0.820
X18 0.878
Média 0.843
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39
Avaliação do ajuste do modelo
resumo: raiz do quadrado médio residual
ˆˆˆˆ T ˆesR
2/)1(
)ˆ(1 1
2
ppRQMR
p
i
p
jijij
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40
Exemplo IDATERQMR = 0.106
X1 X9 X10 X11 X13 X16 X17 X18X1X9 -0.05X10 -0.11 -0.05X11 0.01 -0.14 0.01X13 -0.14 0.02 -0.10 0.03X16 -0.15 -0.01 -0.07 0.00 -0.06X17 -0.04 -0.12 -0.04 -0.16 0.04 0.01X18 0.00 -0.14 0.04 -0.08 0.10 0.03 -0.09
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41
X1
X10
X13
X16
X9
X11
X17
X18
1
2
1
10
13
16
9
11
17
18
X1
X10
X13
X16
X9
X11
X17
X18
1
2
1
10
13
16
9
11
17
18
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42
Comentários
Sucesso• Número pequeno de fatores• fatores interpretáveis
Insucesso• Tamanho insuficiente da amostra• variáveis com fraca dependência• estrutura não homogênea (grupos)