Page 133 - Moretti, Melita, in Mirko Markič, 2016. Trajnostno upravljanje s pitno vodo v predelovalni dejavnosti. Koper: Založba Univerze na Primorskem.
P. 133
Model uspešnega uvajanja rešitev za zmanjševanje porabe pitne vode v Sloveniji 133
Eksploratorna faktorska analiza
Eksploratorno faktorsko analizo smo uporabili za (1) dodatno razumeva-
nje strukture posameznih spremenljivk iz vprašalnika in (2) za zmanjševa-
nje njihovega števila.
Za podatke ne moremo trditi, da so normalno porazdeljeni. Field
(2009, 650) meni, da predpostavka normalnosti ni tako pomembna, če re-
zultatov faktorske analize ali metode glavnih komponent ni treba posplo-
ševati širše oziroma če je vzorec hkrati populacija. Prav tako avtor (2009,
638) dodaja, da faktorska analiza (npr. metoda glavnih osi, angl. principal
axis factoring) in metoda glavnih komponent, ob predpostavki, da je večina
komunalitet večjih od 0,7 in izhodiščno število spremenljivk večje od 30,
dajeta enake rešitve. Pri manj kot 20 spremenljivkah in nizkih komunalite-
tah (komunalitete manjše od 0,4) pa pri izračunih prihaja do večjih razlik
(prav tam). V eksploratorni faktorski analizi bomo kot metodo ekstrakcije
uporabili metodo glavnih osi (poševna rotacija Promax).
Eksploratorno faktorsko analizo bi lahko izvedli znotraj posameznih
skupin (management trajnostnega ravnanja s pitno vodo, vplivni dejavni-
ki na trajnostno ravnanje s pitno vodo, kazalniki uspešnosti zmanjševa-
nja porabe pitne vode) in z njo skušali oceniti enodimenzionalnost, vendar
nam analiza znotraj posameznih skupin ne bi dala ocene zunanje konsis-
tentnosti, kar je eden od pogojev za enodimenzionalnost (Koufteros 1999,
473). Eksploratorno faktorsko analizo smo izvedli nad celim naborom
spremenljivk v vseh treh skupinah (management trajnostnega ravnanja s
pitno vodo, vplivni dejavniki na trajnostno ravnanje s pitno vodo, kazal-
niki uspešnosti zmanjševanja porabe pitne vode) in pridobili možnost, da
spremenljivke, ki nakazujejo kršitve enodimenzionalnosti oziroma zuna-
nje konsistentnosti, izločimo že v zgodnji fazi statistične analize.
V eksploratorni faktorski analizi je mogoče preveriti tudi KMO po-
sameznih spremenljivk (anti-image correlation matrix). Spremenljivke, ki
imajo KMO manjši kot 0,5, je treba izločiti – s tem se še dodatno povečuje
KMO (Field 2009, 651). To smo v analizi tudi upoštevali.
Prvi poizkus eksploratorne faktorske analize je pokazal, da so podat-
ki primerni za analizo – KMO = 0,920 (odlična primernost); Bartlett test
(sig = 0,000 < 0,05) = 0,000. Analiza je pokazala na tri spremenljivke, ka-
terih komunalitete ne presegajo 0,4 (faktorske uteži ne presegajo vrednosti
0,6), zato smo se odločili, da jih iz nabora spremenljivk izločimo: Q8j, Q8k,
cQ1e. Na podlagi analize (prvi poizkus) smo zaradi dejstva, da je bil KMO
posameznih spremenljivk manjši od 0,5, iz celotnega nabora spremenljivk
izločili naslednje spremenljivke: dQ1d; Q8i, dQ1a, cQ1f.
Eksploratorna faktorska analiza
Eksploratorno faktorsko analizo smo uporabili za (1) dodatno razumeva-
nje strukture posameznih spremenljivk iz vprašalnika in (2) za zmanjševa-
nje njihovega števila.
Za podatke ne moremo trditi, da so normalno porazdeljeni. Field
(2009, 650) meni, da predpostavka normalnosti ni tako pomembna, če re-
zultatov faktorske analize ali metode glavnih komponent ni treba posplo-
ševati širše oziroma če je vzorec hkrati populacija. Prav tako avtor (2009,
638) dodaja, da faktorska analiza (npr. metoda glavnih osi, angl. principal
axis factoring) in metoda glavnih komponent, ob predpostavki, da je večina
komunalitet večjih od 0,7 in izhodiščno število spremenljivk večje od 30,
dajeta enake rešitve. Pri manj kot 20 spremenljivkah in nizkih komunalite-
tah (komunalitete manjše od 0,4) pa pri izračunih prihaja do večjih razlik
(prav tam). V eksploratorni faktorski analizi bomo kot metodo ekstrakcije
uporabili metodo glavnih osi (poševna rotacija Promax).
Eksploratorno faktorsko analizo bi lahko izvedli znotraj posameznih
skupin (management trajnostnega ravnanja s pitno vodo, vplivni dejavni-
ki na trajnostno ravnanje s pitno vodo, kazalniki uspešnosti zmanjševa-
nja porabe pitne vode) in z njo skušali oceniti enodimenzionalnost, vendar
nam analiza znotraj posameznih skupin ne bi dala ocene zunanje konsis-
tentnosti, kar je eden od pogojev za enodimenzionalnost (Koufteros 1999,
473). Eksploratorno faktorsko analizo smo izvedli nad celim naborom
spremenljivk v vseh treh skupinah (management trajnostnega ravnanja s
pitno vodo, vplivni dejavniki na trajnostno ravnanje s pitno vodo, kazal-
niki uspešnosti zmanjševanja porabe pitne vode) in pridobili možnost, da
spremenljivke, ki nakazujejo kršitve enodimenzionalnosti oziroma zuna-
nje konsistentnosti, izločimo že v zgodnji fazi statistične analize.
V eksploratorni faktorski analizi je mogoče preveriti tudi KMO po-
sameznih spremenljivk (anti-image correlation matrix). Spremenljivke, ki
imajo KMO manjši kot 0,5, je treba izločiti – s tem se še dodatno povečuje
KMO (Field 2009, 651). To smo v analizi tudi upoštevali.
Prvi poizkus eksploratorne faktorske analize je pokazal, da so podat-
ki primerni za analizo – KMO = 0,920 (odlična primernost); Bartlett test
(sig = 0,000 < 0,05) = 0,000. Analiza je pokazala na tri spremenljivke, ka-
terih komunalitete ne presegajo 0,4 (faktorske uteži ne presegajo vrednosti
0,6), zato smo se odločili, da jih iz nabora spremenljivk izločimo: Q8j, Q8k,
cQ1e. Na podlagi analize (prvi poizkus) smo zaradi dejstva, da je bil KMO
posameznih spremenljivk manjši od 0,5, iz celotnega nabora spremenljivk
izločili naslednje spremenljivke: dQ1d; Q8i, dQ1a, cQ1f.
