Книга "Методологический практикум для студентов социологов часть 1.", Ядов В.А.

Краткое описание/вступление:

труктуру взаимосвязей между переменными, разбить их на блоки, 
которые указывают наличие некоторого латентного, общего для данного кластера 
свойства. И дальше надлежит выделить сильные переменные, которые получат 
наибольшие нагрузки в "своем" блоке: они будут наилучшим образом выражать 
латентное свойство фактора. Какое именно свойство - надлежит интерпретировать по

результатам факторизации. И тогда мы сократим число шкал, выбраковав "лишние".
  Кроме того, факторный анализ предоставляет исследователю возможность 
"сконструировать" из наблюдаемых переменных (вопросов анкеты) производную 
переменную - факторную величину, выражающую данное свойство (помним, что 
латентное свойство будет соответственно названо) и наделить каждого респондента

значением этой сконструированной интегральной переменной. При итоговой 
обработке результатов основного исследования такие значения пополняют общую 
матрицу данных (добавляются новые строки, где указано значение новой переменной

для каждого респондента).
  Увы, оказалось, что распределения переменных не отвечают требованиям 
факторного анализа, который использует корреляционные коэффициенты Пирсона, так

что его применение к полученным данным было бы некорректно. При таких, сильно 
отличающихся от нормальных, распределениях показатели корреляции Пирсона могли 
бы искажать суть взаимосвязей между переменными. Соответственно, интерпретация 
полученных таким образом факторов может привести к искаженной картине 
восприятия респондентами "своих" и "несвоих" групп. Пришлось отказаться от 
данного способа обогатить истолкование результатов исследования.
  Четвертая операция - кластернзация. Такой анализ позволяет выявить, в какие 
группы объединяются переменные на основании близости шкальных оценок (условно 
- баллов), выставленных респондентами для своих и чужих групп по всем шкалам. 
Этот анализ можно представить как размещение переменных в виде точек в 
многомерном пространстве оценок всех респондентов.