Айтрекинг в психологической науке и практике - стр. 54

Сокращение размерности пространства переменных и анализ выделенных компонент или факторов. Рассчитав значения традиционных интегральных показателей и дополнительные информативные признаки, для сокращения размерности пространства анализируемых переменных можно с помощью соответствующего метода выделять скрытые главные компоненты или факторы, объясняющие высокую долю суммарной дисперсии полученного набора переменных. Важным аспектом при выборе компоненты/фактора является как доля описываемой дисперсии, так и возможность интерпретации новой переменной по величинам компонентных нагрузок наблюдаемых переменных (частных корреляций переменных и компонент). Примеры двух главных компонент, описывающих 19,5 % доли суммарной дисперсии элементов SR-матриц, построенных по последовательностям фиксаций взора в областях интереса, выделенных на стимульном материале теста Равена, приведены на рисунках 3 и 4. Номера столбцов и строк данных матриц совпадают с номерами областей интереса, выделенных в стимульном материале заданий теста Равена (1, 2, 3 – верхняя строка элементов матрицы задания; 4, 5, 6 – средняя строка; 7, 8, 9 – нижняя строка; 10 – область альтернатив ответа).

Рис. 3. Цветовые матрицы, отражающие величину нагрузок первой главной компоненты, описывающей 12,5 % суммарной дисперсии элементов SR-матриц: слева приведена матрица для положительных нагрузок (диапазон значений нагрузок – от 0 до 0,4), а справа – для отрицательных (диапазон – от -0,4 до 0)

Рис. 4. Цветовые матрицы, отражающие величину нагрузок второй главной компоненты, описывающей 7 % суммарной дисперсии элементов SR-матриц: слева приведена матрица для положительных нагрузок (диапазон значений нагрузок – от 0 до 0,4), а справа – для отрицательных (диапазон – от -0,4 до 0)

Приведенные матрицы позволяют интерпретировать компоненты как индикаторы использования определенных пространственных стратегий, которые используются испытуемыми в разной степени. Первая компонента может быть интерпретирована как показатель приверженности стратегии «не использовать горизонтальные переходы и использовать вертикальные». Вторая компонента – как показатель приверженности стратегии «использовать вертикальные переходы в правой нижней части матрицы Равена».

Обучение модели представления закономерностей. Значения выделенных факторов и значения целевых переменных, чья взаимная изменчивость является предметом анализа и интерпретации, используются для обучения модели распознавания образов (модели-классификатора или модели регрессии).