?

Log in

[sticky post] верхний пост

Этот журнал функционирует в режиме "только для взаимных друзей". Я регулярно читаю то, что пишут мои друзья, поэтому очень придирчиво отношусь к их отбору. В этот небольшой круг попадают те, кто является психологом или социологом, либо интересуется анализом данных, либо сам хорошо пишет о себе и своей жизни. Копипастеров и политоту прошу не беспокоиться
Бьюсь тут над одной задачкой для статьи, пытаюсь предсказать реальное поведение студентов. Пришла в голову вот такая идея алгоритма анализа данных: предсказывая некоторое событие, мы последовательно отбрасываем те наблюдения, для которых значения предиктора делают событие маловероятным. Процесс повторяется для оставшихся предикторов, пока насыщенность группы целевыми наблюдениями не перестанет расти. Как говорил Шерлок Холмс: "Отбросьте всё невозможное, то, что останется, и будет ответом, каким бы невероятным он ни оказался". С одной стороны, похоже на то, как работают деревья принятия решений, но здесь гораздо больший вес имеют ограничения (принцип "сломанной ноги")
Встретилась в сети любопытная публикация: Suitbert Ertel, Factor Analysis: Healing an Ailing Model. Автор яростно критикует принцип простой структуры в факторном анализе как вредный и не соответствующий эмпирической реальности. Вместо него он предлагает использовать противоположный критерий - сложной структуры. Факторы нужно вращать так, чтобы матрица факторного отображения получалась как можно более сложной (т.е., каждая переменная нагружалась бы на как можно большее число факторов). Для этого был разработан особый метод вращения варимин, который есть в R пакете GPArotation. Попробовал его на привычном массиве bfi, вышло, гм, действительно сложно. Первый фактор интерпретировался легко, явно вышла на первый план социальная желательность. С последующими факторами все не так очевидно. Кто хочет попробовать свои силы?

require(psych)
require(GPArotation)

data(bfi)
model <- fa(b5[1:25], nfactors = 5, fm = "pa", rotate = "varimin")
labs <- as.character(bfi.dictionary$Item)[1:25]
dimnames(model$loadings)[[1]] <- strtrim(labs, nchar(labs)-1)
print(model, cut = 0.1)

интерес и ангедония

подумалось вдруг, что снижение способности испытывать интерес, которое повсеместно наблюдаю у окружающих - это следствие психического расстройства под названием "ангедония". Ангедония проявляется в том, что человек не испытывает удовольствия от жизни - еды, общения, работы и секса. Этот симптом встречается при многих психологических заболеваниях, включая депрессию и пост-травматическое стрессовое расстройство. Интересно, что по данным европейского социального исследования Украина занимает почти последнее место в Европе по такой ценности, как гедонизм (последними неожиданно оказались Польша и Словакия). Да, наша жизнь - это череда микро и макрострессов, которые накапливаются и приводят к депрессии. Однако и ценностные установки играют немаловажную роль. Мы твердо убеждены, что получать удовольствие от жизни есть грех (особенно если это делает кто-то другой)
чаще всего при проведении факторного анализа в отечественных исследованиях сохраняют факторные баллы, а потом изучают, как они коррелируют с внешними переменными (например, социально-демографическими). Однако факторные баллы - всего лишь оценки возможных значений факторов, при их вычислении имеет место неустранимая неопределенность. Более коректный способ установления связи между факторами и переменными, которые не участвовали в факторизации, опирается на extension analysis (распространительный анализ). Для его проведения нужно знать, как внешние переменные коррелируют с факторизованными. В пакете psych имеется специальная функция fa.extension(), при помощи которой можно получить оценку нагрузок внешних переменных на ядровые факторы, минуя этап вычисления оценок факторных баллов. Вот пример, каким образом выясняется связь пола с факторами Большой Пятерки на массиве bfi из этого пакета:

require(psych)
data(bfi)

b5 <- na.omit(bfi)
model <- fa(b5[1:25], 5, rotate="varimax", scores="regression")

roe <- cor(b5[1:25], b5$gender)
fa.extension(roe, model, FALSE)

Можно сравнить с корреляциями пола и оцененных факторных баллов, ясно видны некоторые отличия (пусть и не очень большие)
cor(b5$gender, model$scores)

Tags:

вернись, я все прощу

Впереди меня на узкой дорожке стояли двое - рыжая собачонка и ее хозяин. Хозяину пришлось посторониться, чтобы я смог пройти, а зверь, задумавшись о чем-то своем зверином, потрусил со мной рядом. Где-то сзади раздавались истошные хозяйские крики: "Сашка, Сашка, вернись!", но нам со зверем было пофиг и никто не обернулся на крик. А может, это и не нас звали назад
Для решения одной задачи понадобилось написать скрипт для SPSS на Winwrap Basic. На 15 версии скрипт пошел, хотя было много геморроя (задать в инлайн массив, к примеру, можно не длиннее 127 элементов и т.п.). Удовлетворившись, наконец, результатом, попробовал запустить его на 22-ой версии. Внезапно оказалось, что пакет намертво вешается от невинного открытия окна синтаксиса:

SyntaxDoc As ISpssSyntaxDoc
Set SyntaxDoc = objSpssApp.OpenSyntaxDoc(SPSFile)
SyntaxDoc.Run

То ли у меня какая-то совсем оскопленная версия, то ли разрабы у IBM SPSS криворукие, даже прикрутить неизменную часть к пакету без багов не в состоянии :-((

Tags:

как тревога связана с когнитивными факторами. Люди волнуются, если последствия представляются катастрофическими: плохо настроен блок оценки вероятности или учета контекста; Если возникает слишком много проблем: неумение распределять и концентрировать внимание, небольшой объем оперативной памяти; Если задача кажется неразрешимой из-за сложности: проблема интеллекта (академического, социального или практического). Если задача новая: проблемы извлечения и сохранения информации. Если нужно быстро принимать решение: оперативная память + интеллект

Tags:

Высшее образование - это попытка создать всесторонне развитого специалиста людьми, каждый из которых хорошо знает что-то одно. Ситуация уложняется тем, что объект их усилий вовсе не уверен, хочет ли он вообще до конца жизни заниматься тем, чем, по мысли педагогов, должен заниматься этот всесторонне развитый специалист

шутка юмора

если выступающий слишком серьезен, то аудитория его шутку не оценит - просто не сообразит, что это была шутка. Чтобы не попасть в такую неловкую ситуацию, нужно пользоваться методом, к которому часто прибегал наш преподаватель статистики. Хорошо откашляйтесь и разборчиво произнесите: "Внимание! Зачитываю шутку"

Profile

alexwin1961
Александр Виноградов

Latest Month

July 2016
S M T W T F S
     12
3456789
10111213141516
17181920212223
24252627282930
31      

Tags

Syndicate

RSS Atom
Powered by LiveJournal.com
Designed by Naoto Kishi