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/ NetNews Usenet Archive 1992 #30 / NN_1992_30.iso / spool / bit / listserv / statl / 2210 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-12-12  |  2.2 KB
  1. Path: sparky!uunet!pipex!bnr.co.uk!uknet!prd!steve
  2. From: steve@prd.co.uk (Steve Blinkhorn)
  3. Newsgroups: bit.listserv.stat-l
  4. Subject: uses of factor analysis
  5. Keywords: factor analysis
  6. Message-ID: <Bz51CI.CKH@prd.co.uk>
  7. Date: 12 Dec 92 08:38:42 GMT
  8. Organization: Psychometric Research & Development Ltd
  9. Lines: 42
  10.  
  11. The trouble with factor analysis is not that it *never* works, but
  12. that by and large you can't tell whether it has revealed a deep truth
  13. about the universe or just produced some nice numbers.   There are
  14. some notorious cases (colour perception is one) where factor analysis
  15. can produce results that look convincing in terms of the criteria for
  16. acceptability normally used, but which map not at all onto physical
  17. reality in any useful way.   So while *sometimes* you get a stunning
  18. vindication, factor analysis (and PCA) doesn't tell you in advance
  19. that it's done a good job.
  20.  
  21. Much of the junk in the psychological literature on personality
  22. measurement (and a lot of it is junk) arises from the deep faith
  23. earnest authors have in the capacity of SPSS and the like to create
  24. theory out of data by means of an eigenstructure.   And a lot of the
  25. packaged software around will cheerfully analyse hopelessly defective
  26. data (e.g. Heywood cases, ipsative data) and produce neat obliquely
  27. rotated BS.
  28.  
  29. So get your graduate students to write their own programs (or to use
  30. SC to build a program out of its elements).   That way at least
  31. they'll develop a conscience.   And then start worrying about why we
  32. think it's sensible to factor analyse correlations *at all*.
  33. "You mean you collect all this data?"
  34. "Yes"
  35. "And then you standardise all the variances to be equal?"
  36. "Yes"
  37. "And then you decide which are the important factors on the basis of how
  38. many standardised variables' worth of variance they explain?"
  39. "Yes"
  40. "But you don't have a method of deciding which varaibles to include in
  41. the first place?"
  42. "No"
  43. "And then you publish a paper with just the rotated factor loadings?"
  44. "Yes"
  45. "But you publish a list of percentages of variance explained by factor
  46. number, where the factor numbers are unrotated factors?"
  47. "But in SPSS, what it gives you is...."
  48. "What did they teach you in graduate school?"
  49. "Not a lot........"
  50.  
  51. ---
  52. Steve Blinkhorn (steve@prd.co.uk)
  53.