Главная Коллекция "Otherreferats" Социология и обществознание Методы категориального факторного анализа

Методы категориального факторного анализа

Понятие латентной переменной. Уровни измерения переменных в социологии. Методы категориального факторного анализа. Сравнение результатов применения РСА, САТРСА и D-FA. Факторы, определяющие положения человека в обществе. Интерпретация факторной модели.

Рубрика	Социология и обществознание
Вид	дипломная работа
Язык	русский
Дата добавления	02.04.2016
Размер файла	123,1 K

посмотреть текст работы

скачать работу можно здесь

полная информация о работе

весь список подобных работ

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

101

Нормализация с главенством переменной.

a. Уровень оптимального шкалирования: Порядковый.

Таблица 4

Нагрузки компонент

	Размерность
	1	2	3	4
Q1a How important is coming from a wealthy family?	,683	-,104	-,311	,243
Q1b How important is having well-educated parents?	,600	-,267	-,081	,602
Q1c How important is having a good education yourself?	,426	-,533	,219	,459
Q1d How Important is having ambition?	,293	-,628	,373	-,323
Q1e How important is hard work?	,204	-,640	,423	-,343
Q1f How important is knowing the right people?	,597	-,274	-,279	-,293
Q1g How important is having political connections?	,684	-,016	-,433	-,257
Q1h How important is giving bribes?	,604	,192	-,355	-,305
Q1i How important is a person's race?	,606	,478	,354	-,036
Q1j How important is a person's religion?	,541	,506	,419	,013
Q1k How important is being born a man or a woman?	,570	,471	,364	-,015
Нормализация с главенством переменной.

Таблица 5

Полная объясненная дисперсия

Компонента	Начальные собственные значения
	Итого	% Дисперсии	Кумулятивный %
1	3,326	30,239	30,239
2	1,940	17,638	47,877
3	1,235	11,225	59,102
4	1,050	9,546	68,648
5	,629	5,719	74,366
6	,606	5,507	79,873
7	,509	4,624	84,497
8	,462	4,197	88,695
9	,427	3,886	92,581
10	,413	3,756	96,337
11	,403	3,663	100,000
Метод выделения: Анализ главных компонент.

Таблица 6

Матрица компонент

	Компонента
	1	2	3	4
Q1a How important is coming from a wealthy family? Оцифровка	,676	,108	-,294	-,249
Q1b How important is having well-educated parents? Оцифровка	,589	,275	-,088	-,592
Q1c How important is having a good education yourself? Оцифровка	,403	,536	,195	-,439
Q1d How Important is having ambition? Оцифровка	,283	,636	,372	,296
Q1e How important is hard work? Оцифровка	,182	,641	,404	,335
Q1f How important is knowing the right people? Оцифровка	,579	,285	-,289	,304
Q1g How important is having political connections? Оцифровка	,687	,033	-,419	,244
Q1h How important is giving bribes? Оцифровка	,618	-,194	-,347	,302
Q1i How important is a person's race? Оцифровка	,630	-,446	,346	,022
Q1j How important is a person's religion? Оцифровка	,563	-,479	,411	-,008
Q1k How important is being born a man or a woman? Оцифровка	,587	-,450	,364	,017
Метод выделения: Анализ методом главных компонент.
a. Извлеченных компонент: 4

Таблица 7

Сравнение процента дисперсии, объясняемой САТРСА и РСА

Размерность	САТРСА	РСА
	Итог (Собственное значение)	% Дисперсии	% Дисперсии
1	3,327	30,245	30,245
2	1,950	17,730	17,730
3	1,232	11,203	11,203
4	1,044	9,487	9,487
Всего	7,553	68,665	68,665

Таблица 8

Сравнение нагрузок в САТРСА и РСА

	САТРСА	РСА
	1	2	3	4	1	2	3	4
Q1a How important is coming from a wealthy family?	,675	,106	-,300	,248	,675	,106	-,300	-,248
Q1b How important is having well-educated parents?	,588	,282	-,094	,590	,588	,283	-,094	-,590
Q1c How important is having a good education yourself?	,400	,544	,189	,434	,400	,544	,189	-,434
Q1d How Important is having ambition?	,280	,639	,369	-,293	,280	,639	,370	,293
Q1e How important is hard work?	,181	,643	,401	-,335	,181	,643	,401	,335
Q1f How important is knowing the right people?	,578	,284	-,289	-,307	,578	,284	-,289	,307
Q1g How important is having political connections?	,688	,027	-,416	-,246	,688	,028	-,416	,246
Q1h How important is giving bribes?	,618	-,201	-,341	-,304	,618	-,201	-,341	,304
Q1i How important is a person's race?	,631	-,443	,348	-,018	,631	-,443	,348	,018
Q1j How important is a person's religion?	,563	-,476	,414	,014	,563	-,476	,413	-,014
Q1k How important is being born a man or a woman?	,590	-,444	,367	-,012	,590	-,444	,367	,012

Таблица 9

Матрица повернутых компонент

	Компонента
	1	2	3	4
Q1a How important is coming from a wealthy family? Оцифровка		,521	,564
Q1b How important is having well-educated parents? Оцифровка			,855
Q1c How important is having a good education yourself? Оцифровка			,734	,374
Q1d How Important is having ambition? Оцифровка				,826
Q1e How important is hard work? Оцифровка				,845
Q1f How important is knowing the right people? Оцифровка		,697
Q1g How important is having political connections? Оцифровка		,813
Q1h How important is giving bribes? Оцифровка		,739
Q1i How important is a person's race? Оцифровка	,822
Q1j How important is a person's religion? Оцифровка	,839
Q1k How important is being born a man or a woman? Оцифровка	,810
Метод выделения: Анализ методом главных компонент. Метод вращения: Варимакс с нормализацией Кайзера.
a. Вращение сошлось за 5 итераций.

Таблица 10

Сравнение результатов построения модели на контрольных подвыборках

Сводка для модели

Подвыборка №2	Подвыборка №3
Размерность	Альфа Кронбаха	Объясненная дисперсия	Альфа Кронбаха	Объясненная дисперсия
		Итог (Собственное значение)	% Дисперсии		Итог (Собственное значение)	% Дисперсии
1	,768	3,317	30,153	,770	3,332	30,286
2	,523	1,908	17,342	,540	1,964	17,852
3	,233	1,268	11,530	,231	1,266	11,510
4	,029	1,027	9,336	,031	1,029	9,354
Всего	,954a	7,520	68,362	,955a	7,590	69,003
a. Итоговая альфа Кронбаха основана на совокупном собственном значении.

Таблица 11

Сравнение результатов построения модели на контрольных подвыборках

Нагрузки компонент

	Подвыборка 2	Подвыборка 3
	1	2	3	4	1	2	3	4
Q1a How important is coming from a wealthy family? Оцифровка		,479	,637			,518		,583
Q1b How important is having well-educated parents? Оцифровка			,871					,868
Q1c How important is having a good education yourself? Оцифровка			,670	,458			,432	,682
Q1d How Important is having ambition? Оцифровка				,812			,836
Q1e How important is hard work? Оцифровка				,832			,834
Q1f How important is knowing the right people? Оцифровка		,708				,700
Q1g How important is having political connections? Оцифровка		,824				,818
Q1h How important is giving bribes? Оцифровка		,734				,752
Q1i How important is a person's race? Оцифровка	,821				,827
Q1j How important is a person's religion? Оцифровка	,842				,848
Q1k How important is being born a man or a woman? Оцифровка	,787				,802

Таблица 12

Проверка модели САТРСА

Перекодированные переменные

Размерность	Альфа Кронбаха	Объясненная дисперсия
		Итог (Собственное значение)	% Дисперсии
1	,769	3,327	30,242
2	,536	1,951	17,737
3	,207	1,232	11,203
4	,045	1,043	9,483
Всего	,954a	7,553	68,665
a. Итоговая альфа Кронбаха основана на совокупном собственном значении.

Таблица 13

Проверка модели РСА

Перекодированные переменные

Матрица повернутых компонент.

	Компонента
	1	2	3	4
Q1a How important is coming from a wealthy family?	,433		,595
Q1b How important is having well-educated parents?			,830
Q1c How important is having a good education yourself?			,704	,378
Q1d How Important is having ambition?				,815
Q1e How important is hard work?				,842
Q1f How important is knowing the right people?	,662			,329
Q1g How important is having political connections?	,809
Q1h How important is giving bribes?	,729
Q1i How important is a person's race?		,746
Q1j How important is a person's religion?		,801
Q1k How important is being born a man or a woman?		,770
Метод выделения: Анализ методом главных компонент. Метод вращения: Варимакс с нормализацией Кайзера.
a. Вращение сошлось за 5 итераций.

Приложение 3 (D-FA)

Таблица 1

Сводка моделей

LL

BIC(LL)

Npar

LІ

df

p-value

Class.Err.

1f2l

1-DFactor(2)

-6289,14

12918,64

56

7314,994

380

2,1e-1265

0,0676

1f3l

1-DFactor(3)

-6244,4

12835,23

57

7225,513

379

1,3e-1247

0,1459

1f4l

1-DFactor(4)

-6213,19

12778,88

58

7163,079

378

2,1e-1235

0,1219

1f5l

1-DFactor(5)

-6204,15

12766,89

59

7145,015

377

2,5e-1232

0,1626

2f,3L2L

2-DFactor(3,2)

-6106,69

12632,74

69

6950,087

367

1,3e-1198

0,1489

2f,3L2Leq

2-DFactor(3,2)

-6264,28

12826,37

49

7265,27

387

1,1e-1250

0,1611

2f,4L4L

2-DFactor(4,4)

-6256,4

12828,84

52

7249,508

384

2,3e-1249

0,2201

2f,5L5L

2-DFactor(5,5)

-6258

12844,2

54

7252,714

382

2,7e-1251

0,1908

3f2L2L2L

3-DFactor(2,2,2)

-6039,31

12564,83

80

6815,328

356

6,2e-1178

0,0374

3f2L2L2L_eq

3-DFactor(2,2,2)

-6262,53

12828,94

50

7261,76

386

1,3e-1250

0,0128

3f3L3L3L_eq

3-DFactor(3,3,3)

-6256,75

12835,62

53

7250,208

383

3,8e-1250

0,0194

3F3L3L3L

3-DFactor(3,3,3)

-5991,12

12486,69

83

6718,956

353

5,1e-1160

0,0796

4F2L2L2L

4-DFactor(2,2,2,2)

-5965,13

12489,41

92

6666,972

344

4,3e-1155

0,0298

4F2L2L2L2Leq

4-DFactor(2,2,2,2)

-6256,35

12828,75

52

7249,414

384

2,4e-1249

0,0073

4F3L3L3L3Leq

4-DFactor(3,3,3,3)

-6255,51

12851,38

56

7247,735

380

1,5e-1251

0,0161

Model20

4-DFactor(4,4,3,4)

-6256,27

12871,13

59

7249,251

377

8,6e-1254

0,0943

Таблица 2

Статистики качества модели

статистики

2 фактора

3 фактора

4 фактора

Log-likelihood (LL)

-6106,69

-6262,53

-6255,51

Log-prior

-23,4033

-24,3155

-28,1712

Log-posterior

-6130,09

-6286,84

-6283,69

BIC (based on LL)

12632,74

12828,94

12851,38

AIC (based on LL)

12351,38

12625,05

12623,03

AIC3 (based on LL)

12420,38

12675,05

12679,03

CAIC (based on LL)

12701,74

12878,94

12907,38

Таблица 3

Результаты бутстрэппинга

сравнение 3х и 2х факторной модели

сравнение 4х и 3х факторной модели

-2LL Diff

-2LL Diff

134,7582

14,0253

Таблица 4

Ошибки классификации

Classification Statistics

DFactor1

DFactor2

DFactor3

DFactor4

Classification errors

0,0161

0,3683

0,1328

0,5082

Таблица 5

Факторные нагрузки

Loadings

DFactor1

DFactor2

DFactor3

DFactor4

R?

v6_REC

0,1837

0,3331

-0,2744

0,1904

0,2596

V7_REC

-0,1764

0,6081

-0,2703

0,1755

0,2314

V8_REC

0,1306

0,1749

0,4698

0,1516

0,1928

V9_REC

0,1323

-0,2841

0,5765

0,1567

0,2037

V10_REC

-0,1224

-0,2801

0,2799

0,1526

0,201

V11_REC

-0,1589

-0,2957

0,6688

0,1668

0,2146

V12_REC

0,2202

-0,3128

0,4387

0,1903

0,2448

V13_REC

0,2973

-0,2676

-0,1824

0,3801

0,2387

V14_REC

0,5534

-0,2923

-0,2164

0,1825

0,236

V15_REC

0,4774

-0,2781

0,1975

0,1801

0,235

V16_REC

0,5681

0,2861

0,2054

0,1845

0,2388

Размещено на http://www.allbest.ru/

Таблица 6

Категории факторного решения

DFactor1

DFactor2

DFactor3

DFactor4

Level1

Level2

Level3

Level1

Level2

Level3

Level1

Level2

Level3

Level1

Level2

Level3

v6_REC

Not important at all

0,132

0,0206

0,0016

0,0676

0,1467

0,2691

0,0975

0,2345

0,4231

0,173

0,121

0,081

Not very important

0,2347

0,0727

0,0114

0,1731

0,2652

0,3329

0,2128

0,3135

0,3389

0,2705

0,2268

0,1808

Fairly important

0,2655

0,1729

0,0573

0,2649

0,2757

0,2318

0,2699

0,2433

0,1581

0,2616

0,2661

0,2561

Very important

0,2732

0,4008

0,3053

0,3444

0,24

0,136

0,3011

0,1661

0,0673

0,2255

0,2812

0,3313

Essential

0,0946

0,333

0,6245

0,45

0,0724

0,0302

0,1188

0,0425

0,0127

0,0695

0,1049

0,1508

V7_REC

Not important at all

0,0708

0,0095

0,0007

0,0326

0,367

0,1564

0,0477

0,1333

0,2825

0,0957

0,0637

0,0407

Not very important

0,1833

0,05

0,0075

0,1244

0,206

0,5899

0,1586

0,2673

0,3399

0,2186

0,1748

0,1339

Fairly important

0,3498

0,2068

0,0673

0,3293

0,3695

0,3485

0,3476

0,3534

0,2696

0,357

0,3478

0,3236

Very important

0,299

0,4086

0,3106

0,3631

0,2711

0,1708

0,3254

0,1994

0,093

0,2553

0,3064

0,3509

Essential

0,0972

0,3252

0,614

0,4505

0,0767

0,0344

0,1208

0,0467

0,015

0,0733

0,1073

0,151

V8_REC

Not important at all

0,0118

0,0009

0

0,0037

0,0117

0,0321

0,0054

0,0243

0,0821

0,0175

0,01

0,0055

Not very important

0,0472

0,0072

0,0007

0,023

0,0513

0,1007

0,0328

0,0871

0,1769

0,0629

0,0428

0,0281

Fairly important

0,2065

0,0694

0,0153

0,1493

0,2286

0,308

0,1825

0,2875

0,3519

0,2404

0,1982

0,1578

Very important

0,4452

0,3519

0,19

0,4454

0,4542

0,4073

0,4511

0,42

0,308

0,4385

0,4454

0,4373

Essential

0,2894

0,5706

0,794

0,3785

0,2543

0,1519

0,3282

0,3812

0,0812

0,2407

0,3037

0,3714

V9_REC

Not important at all

0,0165

0,0013

0,0001

0,0054

0,0165

0,0443

0,0078

0,2341

0,1098

0,0243

0,0141

0,0078

Not very important

0,0472

0,0074

0,0007

0,0236

0,0516

0,0989

0,0335

0,3862

0,1675

0,0624

0,0429

0,0285

Fairly important

0,2346

0,0803

0,0176

0,1721

0,2601

0,3428

0,2094

0,0214

0,3779

0,2714

0,2257

0,181

Very important

0,4034

0,3217

0,172

0,4071

0,4107

0,3608

0,4104

0,1742

0,2647

0,3951

0,4041

0,3987

Essential

0,2983

0,5892

0,8096

0,3918

0,2611

0,1532

0,3388

0,0841

0,0801

0,2469

0,3132

0,3841

V10_REC

Not important at all

0,0118

0,0008

0

0,0036

0,0116

0,0324

0,0952

0,0244

0,0838

0,0175

0,0099

0,0054

Not very important

0,0472

0,0068

0,0006

0,0224

0,0511

0,1027

0,0021

0,0887

0,1837

0,0634

0,0426

0,0276

Fairly important

0,1784

0,0558

0,0115

0,125

0,1983

0,2755

0,1557

0,2557

0,3213

0,2104

0,1706

0,1335

Very important

0,4133

0,302

0,1533

0,4028

0,4272

0,3967

0,4151

0,4046

0,3065

0,4139

0,4123

0,3968

Essential

0,3492

0,6345

0,8346

0,4462

0,3118

0,1926

0,3918

0,2265

0,1048

0,2948

0,3646

0,4367

V11_REC

Not important at all

0,0283

0,0029

0,0002

0,0111

0,0296

0,0691

0,0165

0,0564

0,0469

0,0399

0,0248

0,0149

Not very important

0,1224

0,0261

0,0032

0,0725

0,1366

0,2229

0,0977

0,2

0,3124

0,1535

0,1144

0,082

Fairly important

0,3181

0,1473

0,0404

0,2691

0,346

0,3813

0,3028

0,3712

0,4478

0,3443

0,312

0,2714

Very important

0,3705

0,3985

0,2595

0,4162

0,3557

0,2604

0,3919

0,287

0,1619

0,3367

0,376

0,4028

Essential

0,1607

0,4252

0,6967

0,2311

0,1322

0,0663

0,1911

0,0854

0,031

0,1256

0,1728

0,229

V12_REC

Not important at all

0,1836

0,0369

0,0037

0,1085

0,206

0,3331

0,1465

0,2967

0,1745

0,2305

0,1716

0,1224

Not very important

0,3606

0,1476

0,0284

0,3039

0,3959

0,428

0,3431

0,3184

0,3919

0,3917

0,354

0,304

Fairly important

0,2179

0,1903

0,0757

0,2415

0,2109

0,1511

0,2287

0,2681

0,3934

0,199

0,2207

0,2308

Very important

0,1817

0,3592

0,3206

0,2484

0,1457

0,0715

0,2064

0,0932

0,0333

0,1384

0,1887

0,2423

Essential

0,0561

0,2659

0,5717

0,0976

0,0415

0,0163

0,0753

0,0236

0,0069

0,0403

0,065

0,1005

V14_REC

Not important at all

0,336

0,0895

0,0115

0,2292

0,376

0,5304

0,2882

0,4862

0,6667

0,4011

0,3202

0,2451

Not very important

0,3058

0,171

0,0424

0,2905

0,3208

0,2987

0,3035

0,3046

0,2421

0,3107

0,3043

0,2834

Fairly important

0,2415

0,2964

0,1514

0,2933

0,2154

0,1331

0,261

0,1569

0,0745

0,2035

0,2463

0,2817

Very important

0,0893

0,6539

0,2871

0,1323

0,0663

0,0293

0,1057

0,0401

0,0131

0,0637

0,0942

0,1323

Essential

0,0273

0,1892

0,5076

0,0546

0,0215

0,0085

0,0416

0,0122

0,0036

0,021

0,0351

0,0575

V15_REC

Not important at all

0,432

0,1329

0,0189

0,3171

0,4793

0,6282

0,3825

0,5853

0,7452

0,5009

0,4155

0,3306

Not very important

0,289

0,1881

0,0509

0,2911

0,2937

0,2525

0,2923

0,2641

0,1934

0,2826

0,2893

0,2813

Fairly important

0,1877

0,4689

0,1474

0,2381

0,1596

0,0913

0,2058

0,1112

0,049

0,1513

0,192

0,23

Very important

0,0687

0,3276

0,272

0,1056

0,049

0,0207

0,083

0,0289

0,0092

0,0473

0,0729

0,107

Essential

0,0227

0,1825

0,5107

0,048

0,0184

0,0073

0,0364

0,0105

0,0031

0,0179

0,0304

0,0511

V16_REC

Not important at all

0,3641

0,1019

0,0132

0,2563

0,4063

0,5554

0,3165

0,5126

0,683

0,4296

0,3483

0,2707

Not very important

0,3384

0,1976

0,0485

0,3296

0,3505

0,3151

0,3384

0,325

0,2498

0,3385

0,3376

0,3195

Fairly important

0,177

0,2243

0,111

0,2187

0,1547

0,0923

0,1922

0,1104

0,0507

0,1464

0,1807

0,2101

Very important

0,0894

0,2591

0,2791

0,1337

0,0647

0,0279

0,106

0,0386

0,0125

0,0624

0,094

0,1342

Essential

0,0311

0,2171

0,5482

0,0619

0,0238

0,0094

0,0469

0,0135

0,004

0,0232

0,0393

0,0655

Размещено на Allbest.ru

Страница:

1
2
3

дипломная работа "Методы категориального факторного анализа" скачать

Подобные документы

Методы измерения в социологии
Отношение математики и социологии. Понятие эмпирических и математических систем. Примеры наблюдаемых и латентных переменных. Социологический опрос как инструмент сбора информации об объекте. Применение математических методов при измерении в социологии.

эссе [75,8 K], добавлен 02.10.2014

Предмет и объект социологии, ее специфика и связь с другими науками об обществе. Структура, уровни, задачи и функции социологического знания
Социальная жизнь общества как предмет изучения социологической науки. Теоретическое и эмпирическое уровни познания, их цели и методы. Общие и специфические законы в социологии, способы их проявления. Функции социологии как самостоятельной отрасли знаний.

контрольная работа [23,0 K], добавлен 22.12.2013

Методы социологических исследований
Понятие контент-анализа в социологии, общая характеристика метода. Методология и технология интервью. Сущность анкетирования, типы анкетных вопросов. Социологическое наблюдение: особенности применения. Основные положения социологического эксперимента.

курсовая работа [46,9 K], добавлен 13.02.2011

Методы социологии
Становление социологии как науки об обществе. Метод обобщения характеристик, условия реализации. Метод попарных сравнений Тьюки, недостатки. Методы множественных сравнений и многомерного шкалирования. Новый политический порядок в международных отношениях.

контрольная работа [21,8 K], добавлен 14.02.2012

Методы статистического анализа
Понятие статистического анализа как представления объекта в качестве комплекса элементов и связей, образующих единое целое. Абсолютные и относительные величины. Применение средних величин в правовой статистике. Статистические методы анализа взаимосвязей.

контрольная работа [64,7 K], добавлен 29.03.2013

Методы социологических исследований
Понятие и сущность анкетных опросов, требования к их проведению и классификация вопросов. Анализ проблемы достоверности получаемой информации. Виды, принципы и правила проведения интервью. Основные методы анализа и классификации документов в социологии.

реферат [38,8 K], добавлен 01.02.2010

Количественные методы изучения социального неравенства
Общие принципы измерения в социологии. Использование математических методов сбора и обработки первичной социальной информации для измерения социального неравенства. Концепции прожиточного минимума и относительной бедности. Методы измерения бедности.

курсовая работа [181,1 K], добавлен 25.01.2016

Социология как наука об обществе. Основные понятия социологии
Предпосылки возникновения социологии как науки. Объект и предмет социологической науки. Основные функции социологии. Понятие о "позитивизме". Развитие человеческого духа. Основные положения концепции Конта. Социология в системе наук об обществе.

презентация [1,0 M], добавлен 29.11.2013

Объект и предмет социологии
Социология как наука и учебная дисциплина. Отличие предмета социологии от предметов других наук об обществе. Структура (уровни) социологического знания. Основные функции, законы и категории социологии. Специфика исследовательского метода социологии.

реферат [27,3 K], добавлен 29.10.2011

Причины и условия возникновения социологии
История становления социологии. Зарождение социологии: предыстория (от мифологии до Нового времени). Вклад Огюста Конта в историю социологии: место его учения в становлении социологической науки, его значимые положения. Основные социологические методы.

курсовая работа [46,8 K], добавлен 07.02.2010

Другие документы, подобные "Методы категориального факторного анализа"

главная

рубрики

по алфавиту

вернуться в начало страницы

вернуться к началу текста

вернуться к подобным работам

Рубрики

По алфавиту

Закачать файл

Заказать работу

весь список подобных работ

скачать работу можно здесь

сколько стоит заказать работу?

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

		LL	BIC(LL)	Npar	LІ	df	p-value	Class.Err.
1f2l	1-DFactor(2)	-6289,14	12918,64	56	7314,994	380	2,1e-1265	0,0676
1f3l	1-DFactor(3)	-6244,4	12835,23	57	7225,513	379	1,3e-1247	0,1459
1f4l	1-DFactor(4)	-6213,19	12778,88	58	7163,079	378	2,1e-1235	0,1219
1f5l	1-DFactor(5)	-6204,15	12766,89	59	7145,015	377	2,5e-1232	0,1626
2f,3L2L	2-DFactor(3,2)	-6106,69	12632,74	69	6950,087	367	1,3e-1198	0,1489
2f,3L2Leq	2-DFactor(3,2)	-6264,28	12826,37	49	7265,27	387	1,1e-1250	0,1611
2f,4L4L	2-DFactor(4,4)	-6256,4	12828,84	52	7249,508	384	2,3e-1249	0,2201
2f,5L5L	2-DFactor(5,5)	-6258	12844,2	54	7252,714	382	2,7e-1251	0,1908
3f2L2L2L	3-DFactor(2,2,2)	-6039,31	12564,83	80	6815,328	356	6,2e-1178	0,0374
3f2L2L2L_eq	3-DFactor(2,2,2)	-6262,53	12828,94	50	7261,76	386	1,3e-1250	0,0128
3f3L3L3L_eq	3-DFactor(3,3,3)	-6256,75	12835,62	53	7250,208	383	3,8e-1250	0,0194
3F3L3L3L	3-DFactor(3,3,3)	-5991,12	12486,69	83	6718,956	353	5,1e-1160	0,0796
4F2L2L2L	4-DFactor(2,2,2,2)	-5965,13	12489,41	92	6666,972	344	4,3e-1155	0,0298
4F2L2L2L2Leq	4-DFactor(2,2,2,2)	-6256,35	12828,75	52	7249,414	384	2,4e-1249	0,0073
4F3L3L3L3Leq	4-DFactor(3,3,3,3)	-6255,51	12851,38	56	7247,735	380	1,5e-1251	0,0161
Model20	4-DFactor(4,4,3,4)	-6256,27	12871,13	59	7249,251	377	8,6e-1254	0,0943

статистики	2 фактора	3 фактора	4 фактора
Log-likelihood (LL)	-6106,69	-6262,53	-6255,51
Log-prior	-23,4033	-24,3155	-28,1712
Log-posterior	-6130,09	-6286,84	-6283,69
BIC (based on LL)	12632,74	12828,94	12851,38
AIC (based on LL)	12351,38	12625,05	12623,03
AIC3 (based on LL)	12420,38	12675,05	12679,03
CAIC (based on LL)	12701,74	12878,94	12907,38

сравнение 3х и 2х факторной модели	сравнение 4х и 3х факторной модели
-2LL Diff	-2LL Diff
134,7582	14,0253

Classification Statistics	DFactor1	DFactor2	DFactor3	DFactor4
Classification errors	0,0161	0,3683	0,1328	0,5082

Loadings	DFactor1	DFactor2	DFactor3	DFactor4	R?
v6_REC	0,1837	0,3331	-0,2744	0,1904	0,2596
V7_REC	-0,1764	0,6081	-0,2703	0,1755	0,2314
V8_REC	0,1306	0,1749	0,4698	0,1516	0,1928
V9_REC	0,1323	-0,2841	0,5765	0,1567	0,2037
V10_REC	-0,1224	-0,2801	0,2799	0,1526	0,201
V11_REC	-0,1589	-0,2957	0,6688	0,1668	0,2146
V12_REC	0,2202	-0,3128	0,4387	0,1903	0,2448
V13_REC	0,2973	-0,2676	-0,1824	0,3801	0,2387
V14_REC	0,5534	-0,2923	-0,2164	0,1825	0,236
V15_REC	0,4774	-0,2781	0,1975	0,1801	0,235
V16_REC	0,5681	0,2861	0,2054	0,1845	0,2388