When using latent class analysis the number of clusters need to be known in advance. In order to decide on this, one can use information criteria. In such a case selection procedure is as follows: estimating a few models with different number of classes, computing information criteria and choosing a model for which a criterion takes the smallest value. Because there are many information criteria one need to determine which of them ought to be decisive. Unfortunately, by virtue of the differences among these criteria, their reliability alter depending on model class. Simulations confirm it as well. Taking into account the fact that simulations mainly concern finite mixtures of normal density functions, therefore in this paper we broaden research to latent class analysis.
PL
Wykorzystanie analizy klas ukrytych (LCA) wymaga przyjęcia a priori liczby klas. W celu rozstrzygnięcia, ile ma ich być, można wykorzystać kryteria informacyjne. Procedura selekcji sprowadza się do: szacowania kilku modeli o różnej liczbie klas, obliczenia wartości kryterium informacyjnego oraz wyboru modelu, dla którego odnotowano najmniejszą wartość tego kryterium. Ponieważ istnieje wiele kryteriów informacyjnych, więc należy zadecydować, które powinno rozstrzygać. Niestety, nie można jednoznacznie wskazać na konkretne kryterium, gdyż w zależności od klasy modelu, zmienia się ich wiarygodność. Taki wniosek wynika z badań symulacyjnych. Biorąc pod uwagę fakt, że najczęściej badania takie dotyczyły mieszanek rozkładów normalnych, dlatego celem niniejszego opracowania jest rozszerzenie tych badań o analizę klas ukrytych.
The goal of factor analysis is to reduce the redundancy among variables by using smaller number of factors that are treated as constructs or latent variables. Unfortunately, if we face with data heterogeneity, the estimates of a single set of means, factor loadings and specific variances may be misleading.One way of accounting for unobserved heterogeneity is to include another latent variable in a factor analysis model. As a consequence, the observations in a samples are assumed to arise from two or more subpopulations that are mixed in unknown proportions. Since putting some restrictions on parameters such as factor loadings and specific variancesone can get more parsimonious models. Therefore, the purpose of this paper is to present the eight factor analysis models. Methods of optimization to derive the maximum likelihood estimates based on EM algorithm as well as model selection procedure are considered. Proposed approach is illustrated by using a set of data referring to preferences.
PL
Celem analizy czynnikowej jest redukcja zmiennych poprzez ich zastąpienie mniejszą liczbą czynników, które traktowane są jako konstrukty lub zmienne ukryte. Niestety, jeśli mamy do czynienia z niejednorodnym zbiorem danych, estymacja jednego zbioru wartości średnich, ładunków czynnikowych czy wariancji specyficznych może prowadzić do błędnych wniosków. Jednym ze sposobów radzenia sobie z tą niejednorodnością jest wprowadzenie dodatkowej zmiennej ukrytej do modelu analizy czynnikowej. W konsekwencji zakłada się, że obserwacje pochodzą z dwóch lub więcej podpopulacji, których struktura jest nieznana. W zależności od ograniczeń nałożonych na macierze ładunków czynnikowych i wariancji specyficznej, można otrzymać różne warianty modelu. W pracy przedstawiono 8 modeli analizy czynnikowej, wraz z propozycją procedury estymacji parametrów algorytmem EM. Zwrócono również uwagę na problem w wykorzystaniu testów statystycznych, opartych na ilorazie wiarygodności, wskazując na kryteria informacyjne jako alternatywne podejście. Proponowane podejście zilustrowano przykładem, wykorzystując w tym celu rzeczywiste dane dotyczące satysfakcji.
This paper looks at the actions of a leader in a subject–oriented approach to people, expressed in the form of care in implementing their interests. Verification of such concern in Poland’s economic reality was conducted by way of a questionnaire–based study on companies subject to varied operating conditions. Study results served as the basis for developing an “interest map” that takes into account such defined characteristics in company operations as its financial situation, capital origins, employment level, period of operations, etc. Both the purposefulness and possibility of using such maps in the process of monitoring employee interests has been demonstrated, as have the premises for their application by leaders.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.