Большая Советская Энциклопедия (ФА)

и U_i и имеют Е e_i = 0, D e_i = s² _i . Постоянные коэффициенты a_ij называются факторными нагрузками (нагрузка i -й переменной на j -й фактор). Значения a_ij , b_i , и s² _i считаются неизвестными параметрами, подлежащими оценке. В указанной форме модель Ф. а. отличается некоторой неопределённостью, т.к. n переменных выражаются здесь через n + k других переменных. Однако уравнения (*) заключают в себе гипотезу о ковариационной матрице, которую можно проверить. Например, если факторы f_j некоррелированы и c_ij – элементы матрицы ковариаций между величинами X_i , то из уравнений (*) следует выражение для c_ij через факторные нагрузки и дисперсии ошибок:

  , .

  Т. о., общая модель Ф. а. равносильна гипотезе о ковариационной матрице, а именно о том, что ковариационная матрица представляется в виде суммы матрицы А = {a_ij } и диагональной матрицы L с 2 элементами s² _i .

  Процедура оценивания в Ф. а. состоит из двух этапов: оценки факторной структуры – числа факторов, необходимого для объяснения корреляционной связи между величинами X_i , и факторной нагрузки, а затем оценки самих факторов по результатам наблюдения. Принципиальные трудности при интерпретации набора факторов состоят в том, что при k > 1 ни факторные нагрузки, ни сами факторы не определяются однозначно, т.к. в уравнении (*) факторы f_j могут быть заменены любым ортогональным преобразованием. Это свойство модели используется в целях преобразования (вращения) факторов, которое выбирается так, чтобы наблюдаемые величины имели бы максимально возможные нагрузки на один фактор и минимальные нагрузки на остальные факторы. Существуют различные практические способы оценки факторных нагрузок, имеющие смысл в предположении, что X_i ,..., Xn подчиняются многомерному нормальному распределению с ковариационной матрицей С = {с_ij }. Выделяется максимального правдоподобия метод , который приводит к единственным оценкам для c_ij , но для оценок a_ij даёт уравнения, которым удовлетворяет бесчисленное множество решений, одинаково хороших по статистическим свойствам.

  Ф. а. возник и первоначально разрабатывался в задачах психологии (1904). Область его приложения значительно шире – Ф. а. находит применение при решении различных практических задач в медицине, экономике, химии и т.д. Однако многие результаты и методы Ф. а. пока ещё не обоснованы, хотя практики ими широко пользуются. Математическое строгое описание современного Ф. а. – задача весьма трудная и до сих пор в полной мере не решенная.

  Лит.: Лоул и Д., Максвелл А., Факторный анализ как статистический метод, пер. с англ., М., 1967; Харман Г., Современный факторный анализ, пер. с англ., М., 1972.

  А. В. Прохоров.

Факторов теория

Фа'кторов тео'рия, термин, традиционно используемый для обозначения социологических концепций, пытающихся объяснить изменение состояний общества воздействием какого-либо явления, признаваемого единственным фактором, определяющим эти изменения.

  В истории социальной мысли известно несколько попыток такого объяснения механизма развития общества. К их числу относятся географические, демографические, психологические, в конце 19 в. – технологические и и др. виды детерминизма . Однако всякий раз эти попытки приводили к ситуации (которую Г. В. Плеханов назвал заколдованным кругом взаимодействия), вызываемой тем, что явление, используемое в качестве фактора, прежде чем стать. причиной, было следствием (см. «К вопросу о развитии монистического взгляда на историю», гл. 2). В конце 19 – начале 20 вв. ряд буржуазных социологов (М. Вебер , М. М. Ковалевский ), неправомерно изображая марксизм как однофакторную теорию – экономический детерминизм, противопоставлял ему т. н. концепцию множества факторов, согласно которой развитие общества определяется одновременным воздействием экономических, демографических, религиозных, психологических и др. факторов. Подобная позиция приводит к эклектике, механическому соединению различных факторов.