Explorační faktorová analýza - analýza hlavních komponent



Podobné dokumenty
ZX510 Pokročilé statistické metody geografického výzkumu

Diverzifikace, konkurenceschopnost a perspektiva zemědělství v České republice: faktorová analýza postojů zemědělců

Lekce 11 EXPLORAČNÍ FAKTOROVÁ ANALÝZA

Testování hypotéz a měření asociace mezi proměnnými

Obsah Úvod Kapitola 1 Než začneme Kapitola 2 Práce s hromadnými daty před analýzou

Program rozvoje venkova. na období Evropský zemědělský fond pro rozvoj venkova: Evropa investuje do venkovských oblastí

ZX510 Pokročilé statistické metody geografického výzkumu. Téma: Měření síly asociace mezi proměnnými (korelační analýza)

Lípa pro venkov i pro město

LEKCE 11 FAKTOROVÁ ANALÝZA

Faktorová analýza. PSY252 Statistická analýza dat v psychologii II

Přehled dotačních titulů pro investice do výroby a využití pelet v 2019/2020

Vícerozměrné metody. PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 12. Schematický úvod

Zápis z I. jednání. Pracovní skupiny Zemědělství

Přehled možných opatření pro zpracování Fichí: Přehled cílů možných opatření:

Pěstování RRD na zemědělské půdě

Základní statistické údaje ekologického zemědělství k

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Nové cesty rozvoje zemědělství v Pobeskydí. Třanovice,

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

Program rozvoje venkova. Ing. Josef Tabery ředitel odboru Řídicí orgán PRV, MZe

Zaměstnanost a podnikání na venkově v rámci dosavadní strategie MAS, Dotazníkové šetření

Evropský zemědělský fond pro rozvoj venkova (EZFRV) (European Agricultural Fund for Rural Development - EAFRD)

Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D.

Úvod do vícerozměrných metod. Statistické metody a zpracování dat. Faktorová a komponentní analýza (Úvod do vícerozměrných metod)

Počítačová analýza vícerozměrných dat v oborech přírodních, technických a společenských věd

Statistické metody a zpracování dat. IX Faktorová a komponentní analýza (Úvod do vícerozměrných metod) Petr Dobrovolný

Regresní a korelační analýza

A7B39TUR Úloha B Kvantitativní testování ZS 2013/2014 Software MS Office Word a Open Office Writer

ENERGIE Z OBNOVITELNÝCH ZDROJŮ co si myslí Češi?

Profilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy

Program rozvoje venkova

Regresní a korelační analýza

Faktorová analýza příklad. Obrázek 1 Ukázka části vstupních dat

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

METODOLOGIE I - METODOLOGIE KVANTITATIVNÍHO VÝZKUMU

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Určení vnitřní struktury analýzou vícerozměrných dat. Ing. Pavel Bouchalík

Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie

FAREMNÍ PLÁNOVÁNÍ plán péče o farmu

LEKCE09 MĚŘENÍ (SÍLY) ASOCIACE MEZI DVĚMA SPOJITÝMI PROMĚNNÝMI: KORELAČNÍ KOEFICIENTY A GRAFY vzorový výsledek cvičení

SZP Společná zemědělská politika. prof. Ing. Magdaléna Hrabánková, CSc., prof. h.c. Ekonomická fakulta, Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích

Financování zemědělských aktivit s podporou PRV EAFRD. Ing. Václav Včelák

Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Licenční studium Statistické zpracování dat při managementu jakosti. Semestrální práce:

Základní informace o chystaných výzvách Program rozvoje venkova

Strategie zaměstnanosti Královéhradeckého kraje Hradec Králové

LEKCE12 FAKTOROVÁ ANALÝZA vzorový výsledek cvičení

AVDAT Mnohorozměrné metody metody redukce dimenze

MÍSTNÍ AKČNÍ SKUPINA ROZVOJ KRNOVSKA STRATEGIE KOMUNITNĚ VEDENÉHO MÍSTNÍHO ROZVOJE (SCLLD)

PRV (Program rozvoje venkova) Podpora místního rozvoje na základě iniciativy LEADER. Ing. Radim Petr

OBCHOD JAKO VÝZNAMNÝ ZAMĚSTNAVATEL

Cross compliance. Principy, cíle, vazba na společnou zemědělskou politiku, možnosti poradenství

Regresní a korelační analýza

Program rozvoje venkova. pro období Evropský zemědělský fond pro rozvoj venkova: Evropa investuje do venkovských oblastí

Dotace v ekologickém zemědělství. Jednotná platba na plochu (SAPS) Agroenvironmentální opatření

KATEGORIZACE OBLASTÍ INTERVENCE STRUKTURÁLNÍCH FONDŮ EU

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza

Bourání obcí za účelem rozšiřování uhelných dolů Zachování vs zrušení limitů těžby

Přehled programových rámců

Možnosti čerpání dotací pro zemědělské podnikatele z Programu rozvoje venkova prostřednictvím MAS Pošumaví pro plánovací období

Grafický a číselný popis rozložení dat 3.1 Způsoby zobrazení dat Metody zobrazení kvalitativních a ordinálních dat Metody zobrazení kvan

Regresní a korelační analýza

Program rozvoje venkova ČR Podpora malého a středního podnikání

Vývoj reformy SZP

Metodologie pedagogického výzkumu Téma číslo 2 Koncipování vlastního výzkumu

Diverzifikace činností zemědělských podniků. Veronika Eretová katedra sociální geografie a regionálního rozvoje Přírodovědecká fakulta UK 5. 2.

MAS Lednicko-valtický areál, z.s. partner rozvoje Břeclavska

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

Vyhodnocení průměrných denních analýz kalcinátu ananasového typu. ( Metoda hlavních komponent )

MAS Střední Haná, o.p.s. Ing. Jarmila Matoušková

Expertní studie VÝZKUM FAKTORŮ PŘECHODU OD INDUSTRIÁLNÍ EKONOMIKY KE ZNALOSTNÍ A PODNIKAVÉ EKONOMICE V PODMÍNKÁCH MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE

Uloha B - Kvantitativní test. Radek Kubica A7B39TUR. B1 Radek Kubica Kvantitativní testování Stránka 1

PŘEDSTAVENÍ SPOLEČNOSTI

PŘÍLOHA. Část I 1. Tabulka uvádějící roční příspěvky z EZFRV

Zábor zemědělské půdy ve vztahu k obnovitelným zdrojům energie.

PŘÍLOHY. Příloha č. 1 - Vyjádření etické komise FTVS UK. Příloha č. 2 Informovaný souhlas. Příloha č. 3 Dotazník

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA ELEKTROTECHNICKÁ

2. REGIONÁLNÍ VYHODNOCENÍ VÝSLEDKŮ FSS 2013

EVROPSKÝ PARLAMENT. Výbor pro průmysl, výzkum a energetiku PE v01-00

Sociální zemědělství. Základní informace, podpory, situace v krajích. Veletrh sociálního podnikání, 19. dubna 2017 Hradec Králové

KORELACE. Komentované řešení pomocí programu Statistica

EKOLOGICKÉ ZEMĚDĚLSTVÍ: úvod

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

Užití země v České republice v letech 1994 až 2012 Karel Matějka IDS, Na Komořsku 2175/2a, Praha 4, Česká republika matejka@infodatasys.

MAS Blanský les - Netolicko

Plánované výzvy k podání žádostí o dotace v rámci SCLLD. V rámci PRV

Regresní a korelační analýza

Podpora využívání obnovitelných zdrojů energie v ČR. Juraj Krivošík / Tomáš Chadim SEVEn, Středisko pro efektivní využívání energie, o.p.s.

Z mých cvičení dostalo jedničku 6 studentů, dvojku 8 studentů, trojku 16 studentů a čtyřku nebo omluveno 10 studentů.

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

DOTAZNÍK FADN ČR PRO PRÁVNICKÉ OSOBY

Stav, vývoj a možnosti diverzifikace podnikatelských aktivit v zemědělství ČR a EU 27

{ } ( 2) Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků

Spokojenost se životem

PRÁVNÍ RÁMEC ZEMĚDĚLSTVÍ. PRÁVNÍ VZTAHY V ZEMĚDĚLSTVÍ.

PŘÍLOHA. Část I 1. Tabulka uvádějící roční příspěvky z EZFRV

A7B39TUR - Semestrální práce

Operační programy na revitalizace brownfields období ARR Agentura regionálního rozvoje, spol. s r.o. Ing. Jana Davidová

Tomáš Karel LS 2012/2013

Statistika a trendy vývoje ekologického zemědělství v ČR

Transkript:

Explorační faktorová analýza - analýza hlavních komponent

Faktorová analýza (FA) - ve své explorační verzi není primárně určena k meritorní analýze, to je neslouží k testování hypotéz ani k měření souvislostí mezi nezávisle a závisle proměnnou - jejím cílem je především redukce dat z mnoha položek vybere ty, které statisticky patří k sobě a z nichž je možné vytvořit novou proměnnou.

Model vztahu mezi položkami a faktorem (princip redukce dat) Položka 1 Položka 2 Faktor Položka 3 Položka 4

DOTAZNÍK Adaptační strategie, diverzifikace a konkurenceschopnost zemědělců v ČR Otázky 1-24: Míra souhlasu/nesouhlasu s níže uvedenými výroky na škále: (1=určitě souhlasím, 2=spíše souhlasím, 3=mezitím, 4=spíše nesouhlasím, 5=určitě nesouhlasím) 1. Zemědělství je práce spojená spíše s životním stylem a vztahem k přírodě než s penězi. 2. Dobrý zemědělec je konkurenceschopný výrobce zboží, které prodává na volném trhu. 3. Moje vlastní schopnosti mi umožňují získat dostatečný výdělek bez ohledu na to, jaká 4. V České republice je pro zemědělce obtížnější vydělat si na živobytí než v jiných zemích 5. Zemědělci by se měli zabývat výhradně produkcí potravin. 6. Pro zemědělce je ponižující poskytovat nevýrobní služby (např. v cestovním ruchu). 7. Zemědělská půda by měla být využívána pouze pro zemědělskou výrobu a chov. 8. Sleduji možnosti, jak inovovat postupy na mé farmě a snažím se využívat veškeré možnosti ke zvýšení produktivity a konkurenceschopnosti. 9. Aktivně vyhledávám další možnosti odbytu produktů mého hospodaření. 10. V úzké spolupráci s jinými zemědělci z okolí (např. koordinace činností, společný odbyt) 11. Nebyl by pro mě problém rozšířit stávající zemědělskou činnost o další nevýrobní 12. Budoucnost mé farmy vidím v provozování nezemědělských činností. 13. Pěstování plodin pro energetické účely je pro zemědělce vhodný způsob, jak rozšířit svoji 14. Poskytovat služby spojené s cestovním ruchem (ubytování, stravování, apod.) je pro 15. Poskytnout (prodat, pronajímat) svoji půdu pro stavbu solárních panelů nebo větrných 16. Větrné elektrárny nebo solární panely by měly být umísťovány výlučně na půdách nízké kvality, aby nedocházelo k úbytku kvalitní zemědělské půdy. 17. Nikdy bych neprovozoval nezemědělské činnosti. 18. I uvnitř ČR jsou oblasti (regiony), ve kterých je pro zemědělce mnohem obtížnější si vydělat na živobytí než v jiných regionech ČR. 19. Kdybych si mohl vybrat, raději bych s ohledem na vyšší dotace hospodařil v horších přírodních podmínkách (horské, podhorské oblasti). 20. Zemědělci by neměli dostávat žádné dotace na ceny svých produktů. 21. Zemědělci by neměli dostávat zvláštní dotace za to, že se věnují ekologickému hospodaření. 22. Bez dotací bych zemědělského hospodaření zanechal a věnoval se jinému podnikání.

základní předpoklad/hypotéza je možné odlišit zemědělce podle názorů na jednotlivá témata, skupin výroků napříč všemi tématy skrývají latentní proměnné faktory liberálních či socialistických hodnot, produktivního nebo post-produktivního postoje, tradičního či podnikatelského myšlení atd. Faktorová analýza Cílem redukovat jednotlivé výroky (24) do několika faktorů (komponent) tj. skupin proměnných vykazujících podobnou variabilitu vytvořit nové proměnné souhrnné indexy postojů - Vyřadit tvrzení s nízkou diskriminační schopností

Provedení faktorové analýzy se děje ve třech krocích. (1) Musíme rozhodnout, zdali naše data jsou vhodná pro faktorovou analýzu; (2) musíme se rozhodnout, s jakým počtem faktorů budeme pracovat; (3) musíme vypočítat faktorové zátěže a jednotlivé faktory pojmenovat.

Ad 1. zjistit, zda položky, které chceme faktorovat, jsou pro FA vhodné Proměnné, které vstupují do FA, musí být měřeny přinejmenším na ordinální úrovni a měly by mít delší stupnice. Dichotomické proměnné jsou pro aplikaci FA nevhodné. Proměnné by mezi sebou neměly být příčinně vztaženy. Položky musí mezi sebou korelovat takovým způsobem, že těsnost korelace by měla být vyšší než 0,3. (-- matice interkorelací) tzv. anti-image matice s hodnotami Kaiser-Meyer-Olkinovy míry (KMO míra) vhodnosti položek pro faktorovou analýzu. Tato míra by měla být vyšší než 0,6. signifikance Bartlettova tesu by měla být významná minimálně na úrovni 0,05 (nulová hypotéza u Bartlettova testu je, že proměnné na sobě v základním souboru nezávisejí).

Extrakce faktorů zadat operace, které nám napoví, s kolika faktory máme pracovat - výpočet tzv. eigen hodnoty (eigenvalue) a sestrojení Cattelova suťového grafu (Sree plot). volíme takový počet faktorů (komponent), které mají hodnotu eigenvalue vyšší než 1 (tzv. Kaiserovo pravidlo); A nebo volíme počet faktorů, které v grafu (Scree plot) jsou nad prolomením křivky.

Ad 3. Pojmenování faktorů výpočet faktorových zátěží (factor loadings) - tyto zátěže jsou korelace mezi faktorem a příslušnou položkou - čím vyšší je korelace, tím více je faktor touto položkou sycen (korelace by měla být vyšší než 0,30).

Rotace faktorů - smyslem rotace faktorů je, aby se původně rozptýlené body co nejvíce přimkly k jednomu z extrahovaných faktorů. Obr.: Faktorové zátěže 10 položek ve dvoufaktorovém řešení Obr. : Ukázka rotace faktorů: Faktor 2 1 Faktor 1 1 Faktor 2 0,5 0,5 Faktor 1 0-1 -0,5 0 0,5 1 0-1 -0,5 0 0,5 1-0,5-0,5 p6-1 -1

Faktor Charakteristiky zemědělce Právní forma subjektu (SHR, s.r.o., a.s., družstvo),07,24,22,24,31 * Velikost farmy (počet zaměstnanců),06,34 **,15,32 *,12 Vlastnictví půdy (soukromá/pronajatá),13,30 *,17,25 *,10 Rozloha obhospodařované půdy,19,48 ***,17,38 *,25 * Přírodní podmínky (klasifikace LFA),18,12,25 *,15,23 Zaměření (živočišná/rostlinná výroba),29 *,06,33 **,19,21 Ekologické hospodaření,12,25 *,31 **,08,14 Roční obrat,19,51 ***,23,36 *,29 * Věk,14,21,22,21,21 Vzdělání,06,09,07,18,03 Praxe v oboru,14,45 **,16,39 **,20 Zapojení členů rodiny,07,11,22,10,20 *** p < 0,01; ** p < 0,01; * p < 0,05; significant measures of association are colored, Zdroj: vlastní výzkum Podnikavost Diverzifikace Dotační nezávislost Konkurenceschopnost Pro-energetika