Портал психологических изданий PsyJournals.ru
ОТКРЫТЫЙ ДОСТУП К НАУЧНЫМ ИЗДАНИЯМ 
Каталог изданий 96Рубрики 51Авторы 8013Ключевые слова 19561 Online-сборники 1 АвторамИздателямRSS RSS

Включен в Web of Science СС (ESCI)

ВАК

РИНЦ

Рейтинг Science Index РИНЦ 2017

17 место — направление «Психология»

0,848 — показатель журнала в рейтинге SCIENCE INDEX

0,750 — двухлетний импакт-фактор

CrossRef

Экспериментальная психология

Издатель: Московский государственный психолого-педагогический университет

ISSN (печатная версия): 2072-7593

ISSN (online): 2311-7036

DOI: http://dx.doi.org/10.17759/exppsy

Лицензия: CC BY-NC 4.0

Издается с 2008 года

Периодичность: 4 номера в год

Доступ к электронным архивам: открытый

 

Анализ показателей нравственного состояния общества в европейских странах: оценка адекватности факторной модели с использованием критерия, сформированного на основе самоорганизующихся карт признаков Кохонена 779

Мармалюк П.А., кандидат технических наук, заведующий лабораторией математической психологии и прикладного программного обеспечения, ФГБОУ ВО МГППУ, Москва, Россия, ykk.mail@gmail.com

Аннотация

Корректное использование метода максимального правдоподобия для идентификации значений свободных параметров и оценки степени адекватности факторной модели в случае конфирматорного факторного анализа результатов вейвлет-преобразований предполагает проверку многомерной нормальности распределения наблюдаемых переменных. Эта процедура является трудоемкой и зачастую невозможной из-за малой выборки исследуемых данных. Для преодоления этой проблемы предлагается новый статистический критерий оценки степени адекватности факторных моделей дисперсионных составляющих в рамках используемой в исследовании выборки. Данный критерий опирается на возможности самоорганизующихся карт признаков Кохонена и позволяет снять с результатов наблюдений ограничения, связанные с их вероятностным распределением. Преимущества предлагаемого критерия: – отсутствие необходимости проверки многомерной нормальности распределений наблюдаемых переменных; – доступность простой процедуры оценки статистических ошибок второго рода; – возможность оценки наиболее вероятного процента статистически значимых отклонений компонентов вектора невязки псевдорешения. В статье приводятся теоретические основы разработки предлагаемого критерия, а также результаты применения данного критерия в исследовании выделения общего фактора и оценке его влияния на изменчивость социально-экономических показателей европейских стран.

Ссылка для цитирования

Фрагмент статьи

Введение

В статьях (Kuravsky и др., 2009) рассматривается альтернативный вариант конфирматорного факторного анализа (КФА), позволяющий строить и идентифицировать факторные модели дисперсионных составляющих по выборочным данным. Учитывая тематику и научную направленность журнала «Экспериментальная психология», автор по мере возможности будет вносить дополнительные пояснения, касающиеся некоторых деталей проведенного ранее анализа. В исследовании (Куравский и др., 2010), проведенном автором совместно с научным руководителем и сотрудниками Института психологии РАН, возможности альтернативного КФА использовались для проверки гипотезы о существовании влияния общего фактора на изменчивость ряда социально-экономических показателей в европейских странах, составляющих индекс нравственного состояния общества (Юревич, Ушаков, 2007; Юревич, 2009), а также для выявления ряда частных закономерностей развития исследуемых показателей. В данном исследовании проверяется гипотеза о влиянии общего латентного фактора на изменчивость показателей нравственного состояния общества. В качестве анализируемых данных была использована выборка значений индекса коррупции (K), индекса неравенства доходов Джини (D) и индекса убийств (U) для 22 стран, входящих в состав Евросоюза и декларирующих информацию по указанным индексам, подсчитываемым ежегодно в открытых источниках. Для исследования были взяты значения индексов за 1998, 1999, 2000 и 2001 годы. Таким образом, выборка значений анализируемых индексов, обозначаемых как K1998, K1999, K2000, K2001, D1998, D1999, D2000, D2001, U1998, U1999, U2000, U2001, может быть представлена в виде таблицы с 12 столбцами (параметрами) и 22 строками (объектами). Альтернативный КФА, при помощи которого проводилось указанное исследование, использует метод максимального правдоподобия (ММП) для идентификации значений свободных параметров модели и оценки степени ее адекватности (степени согласования выборочных дисперсий и ковариаций исследуемых показателей с аналогичными оценками максимального правдоподобия, полученными путем идентификации свободных параметров факторной модели). Малая выборка значений переменных не позволила авторам достоверно оценить вид распределения исходных данных, а следовательно, и рассматривать полученный набор оценок свободных параметров модели как оптимальный. Данная статья посвящена описанию нового критерия оценки степени адекватности факторных моделей дисперсионных составляющих и порядка его применения, а также пояснениям по вейвлет-преобразованиям исходных данных и способу перехода от наглядного представления факторной модели в виде путевой диаграммы к системе линейных уравнений.

Литература
  1. Галушкин А. И. Теория нейронных сетей: Учеб. пособие. М.: ИПРЖР, 2000.
  2. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. М.: РХД, 2001.
  3. Куравский Л. С., Баранов С. Н., Малых С. Б. Нейронные сети в задачах прогнозирования, диагностики и анализа данных. М.: РУСАВИА, 2003.
  4. Куравский Л. С., Мармалюк П. А., Абрамочкина В. И., Петрова Е. А. Применение факторного анализа результатов вейвлет-преобразований для исследования динамики психологических характеристик // Экспериментальная психология. 2009 a. Т. 2. № 1. С. 97–111.
  5. Куравский Л. С., Мармалюк П. А., Баранов С. Н., Абрамочкина В. И., Петрова Е. А. Факторный анализ результатов вейвлет-преобразований лонгитюдных данных как новый метод исследования динамических характеристик сложных систем // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2009 b. № 9. С. 5–19.
  6. Куравский Л. С., Юревич А. В., Мармалюк П. А., Иванова Е. Г. Факторный анализ показателей нравственного состояния общества в европейских странах // Психологическая наука и образование. 2010. № 1. С. 94–110.
  7. Мармалюк П. А. Оценка степени адекватности факторных моделей c помощью самоорганизующихся карт признаков Кохонена // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2010. № 10. С. 53–62.
  8. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks. М.: Горячая линия-Телеком, 2000.
  9. Шустенкова Е. В. Множественный вейвлет-анализ в социологии // Вестник общественного мнения: Данные. Анализ. Дискуссии. 2008. Т. 94. № 2. С. 49–59.
  10. Юревич А. В. Нравственность как психологическая проблема // Вопросы психологии. 2009. № 4. C. 3–13.
  11. Юревич А. В., Ушаков Д. В. Макропсихология как новая область психологических исследований // Вопросы психологии. 2007. № 4. C. 3–15.
  12. Kuravsky L. S., Baranov S. N. Development of the wavelet-based confirmatory factor analysis for monitoring of system factors // Proc. 5th International Conference on Condition Monitoring & Machinery Failure Prevention Technologies. Edinburgh, 2008. P. 818–834.
  13. Kuravsky L. S., Baranov S. N., Baranov N. I. Wavelet-based confirmatory factor analysis for monitoring of system factors: estimating goodness-of-fit measures with the aid of self-organizing feature maps // Proc. 6th International Conference on Condition Monitoring & Machinery Failure Prevention Technologies. Dublin. 2009. P. 224–245.
  14. Loehlin J. C. Latent variable models: An introduction to factor, path, and structural analysis. Hillsdale, NJ: Erlbaum, 1987.
Статьи по теме:
 
О проекте PsyJournals.ruЛауреат XIV национального психологического конкурса «Золотая Психея» по итогам 2012 года

© 1997–2019 Портал психологических изданий PsyJournals.ru  Все права защищены

Свидетельство регистрации СМИ Эл № ФС77-66447 от 14 июля 2016 г.

Издатель: ФГБОУ ВО МГППУ

Лауреат XIV национального психологического конкурса «Золотая Психея» по итогам 2012 года

RSS-анонсы журналов Psyjournals на facebook Группа Psyjournals Вконтакте Twitter Psyjournals Psyjournals на Youtube
Яндекс.Метрика