Słownik
Macierz modelowa
Macierz modelowa (ang. pattern matrix) – to pojęcie związane z eksploracyjną analizą czynnikową – techniką statystyczną stosowaną do badania struktury zależności między zmiennymi obserwowanymi i ukrytymi czynnikami, której celem jest redukcja wymiarowości danych i identyfikacja ukrytych czynników.
Macierz modelowa to tabela zawierająca wartości ładunków czynnikowych, które określają siłę powiązania danej zmiennej z określonym czynnikiem. W przypadku analiz psychometrycznych tymi zmiennymi są zwykle pozycje testowe danego kwestionariusza. Na podstawie wartości ładunków czynnikowych w macierzy modelowej możemy określić strukturę czynnikową modelu, przyporządkowując poszczególne zmienne do czynników oraz identyfikując pozycje o zbyt niskich lub problematycznych ładunkach. Macierz modelowa pozwala ocenić, które zmienne są najsilniej związane z poszczególnymi czynnikami i stanowi podstawę interpretacji rozwiązania czynnikowego. Poza macierzą modelową pakiety statystyczne mogą przedstawiać również macierz struktury (ang. structure matrix). Różnica między nimi polega na tym, że macierz modelowa zawiera ładunki odzwierciedlające unikalny związek zmiennej z danym czynnikiem po uwzględnieniu korelacji między czynnikami, natomiast macierz struktury zawiera bezpośrednie korelacje między zmiennymi a czynnikami.Przy zastosowaniu rotacji nieortogonalnej najczęściej interpretuje się przede wszystkim macierz modelową, ponieważ pozwala ona lepiej ocenić specyficzny związek zmiennej z danym czynnikiem. Jednocześnie macierz modelowa ma pewne ograniczenia. Jeśli poszczególne czynniki są ze sobą silnie skorelowane, wartości ładunków mogą być niższe niż odpowiadające im korelacje w macierzy struktury, co może utrudniać jednoznaczne przypisanie zmiennych do czynników. Dlatego przy silnie skorelowanych czynnikach warto analizować łącznie macierz modelową, macierz struktury oraz korelacje między czynnikami.
