Проверить полис осаго на подлинность рса по номеру

Об РСА

Меню раздела

Российский Союз Автостраховщиков является некоммерческой корпоративной организацией, представляющей собой единое общероссийское профессиональное объединение, основанное на принципе обязательного членства страховщиков, осуществляющих обязательное страхование гражданской ответственности владельцев транспортных средств (далее – обязательное страхование), и действующее в целях обеспечения их взаимодействия, формирования и контроля исполнения правил профессиональной деятельности при осуществлении обязательного страхования, а также в целях обеспечения проведения технического осмотра транспортных средств в соответствии с законодательством Российской Федерации.

РСА включен в Реестр объединений субъектов страхового дела под номером – 068 и обладает статусом профессионального объединения страховщиков в соответствии с Федеральным законом "№ 40-ФЗ."

РСА - первое профобъединение на страховом рынке, статус которого закреплен законом.

Основной предмет деятельности РСА

Ключевые направления деятельности РСА:

Целями Союза являются:

1) обеспечение взаимодействия членов Союза при осуществлении обязательного страхования, операций в рамках международных систем страхования гражданской ответственности владельцев транспортных средств (далее – международные системы страхования), а также координация их предпринимательской деятельности;

2) формирование правил профессиональной деятельности при осуществлении членами Союза обязательного страхования и операций в рамках международных систем страхования;

3) представление и защита интересов членов Союза, связанных с осуществлением обязательного страхования, а также защита прав потерпевших на возмещение вреда, причиненного их жизни, здоровью или имуществу при использовании транспортных средств иными лицами;

4) обеспечение проведения технического осмотра в соответствии с законодательством Российской Федерации в области технического осмотра транспортных средств;

5) организация информационного взаимодействия и противодействие мошенничеству в страховании в соответствии с законодательством Российской Федерации;

6) реализация иных целей, установленных законодательством Российской Федерации.

Основным предметом деятельности РСА является:

1) обеспечение взаимодействия своих членов при осуществлении ими обязательного страхования и операций в рамках международных систем страхования, разработка и установление обязательных для Союза и его членов правил профессиональной деятельности, а также контроль за их соблюдением;

2) представление и защита в органах государственной власти, органах местного самоуправления, иных органах и организациях интересов членов Союза, связанных с осуществлением ими обязательного страхования и операций в рамках международных систем страхования;

3) осуществление компенсационных выплат и установление размера отчислений страховщиков в резерв гарантий и резерв текущих компенсационных выплат в соответствии с требованиями Федерального закона № 40-ФЗ, а также реализация прав требования, предусмотренных вышеуказанным Федеральным законом;

4) создание и использование информационных систем, содержащих сведения, представляемые членами Союза об обязательном страховании, о страховании в рамках международных систем страхования, в том числе сведения о договорах обязательного страхования и страховых случаях, персональные данные о страхователях и потерпевших, с обеспечением установленных законодательством Российской Федерации требований о защите информации ограниченного доступа и иные сведения о страховании, предоставляемые страховыми организациями в соответствии с законодательством Российской Федерации;

5) защита в суде интересов членов Союза, связанных с осуществлением ими обязательного страхования и страхования в рамках международных систем страхования;

6) осуществление возложенных на него в соответствии с законодательством Российской Федерации функций по информационному и организационно-техническому обеспечению обязательного страхования, в том числе функций, связанных с деятельностью членов Союза в рамках международных систем страхования;

7) оказание членам Союза консультационных, информационных и иных услуг в области обязательного страхования и в процессе осуществления страховщиками операций по страхованию в рамках международных систем страхования;

8) координация усилий членов Союза, направленных на борьбу с мошенничеством и иными противоправными действиями в области обязательного страхования и страхования в рамках международных систем страхования, а также на противодействие недобросовестной конкуренции;

9) финансирование мероприятий по обеспечению безопасности дорожного движения, уменьшению аварийности транспортных средств и минимизации ущерба при дорожно-транспортных происшествиях;

10) осуществление и финансирование мероприятий по аккредитации участников инфраструктуры рынков обязательного страхования и страхования в рамках международных систем страхования;

11) осуществление взаимодействия с участниками международных систем страхования, а также ведение иной деятельности в соответствии с требованиями этих систем;

12) осуществление международного сотрудничества в интересах членов Союза;

13) осуществление информационно-аналитической деятельности, в том числе подготовка обзоров средств массовой информации по тематике, связанной с деятельностью Союза и осуществлением обязательного страхования;

14) осуществление сбора, обобщения и анализа информации и статистики по интересующим членов Союза вопросам в области обязательного страхования и иных областях, связанных с деятельностью Союза;

15) организация и проведение семинаров, конференций в области обязательного страхования, технического осмотра и иных областях, связанных с деятельностью Союза;

16) освещение деятельности Союза в средствах массовой информации, проведение пресс-конференций;

17) выпуск информационного бюллетеня и иных периодических изданий в области обязательного страхования и иных областях, связанных с деятельностью Союза;

18) организация обеспечения своих членов бланками страховых полисов обязательного страхования и бланками, используемыми при осуществлении операций по страхованию в рамках международных систем страхования (бланки страховых сертификатов "Зеленая карта"), осуществление контроля за использованием указанных бланков и размещение на своем официальном сайте в информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" полученной от членов Союза информации о количестве бланков страховых полисов, направленных в обособленные подразделения страховщика (филиалы) каждого из субъектов Российской Федерации;

19) осуществление в соответствии с законодательством Российской Федерации в области технического осмотра аккредитации операторов технического осмотра, ведение реестра аккредитованных операторов технического осмотра, контроль за деятельностью операторов технического осмотра на соответствие установленным требованиям аккредитации и правилам проведения технического осмотра;

20) информирование владельцев транспортных средств о порядке оформления документов о дорожно-транспортном происшествии без участия уполномоченных на то сотрудников полиции в соответствии с Федеральным законом № 40-ФЗ;

21) представление по требованиям владельцев транспортных средств, потерпевших, информации о наличии действующего договора обязательного страхования в отношении указанного в требовании лица, номере такого договора и страховщике, с которым он заключен;

22) ведение перечня страховщиков, осуществляющих операции по страхованию в рамках международных систем страхования, и размещение указанного перечня в информационно-телекоммуникационной сети "Интернет";

23) осуществление иных функций, предусмотренных нормативными правовыми актами Правительства Российской Федерации, нормативными актами Банка России, настоящим Уставом в соответствии с его целями и задачами.

Союз вправе осуществлять в соответствии с законодательством Российской Федерации иную деятельность, отвечающую целям, установленным законодательством Российской Федерации и настоящим Уставом.

Члены РСА

На текущий момент в состав РСА входит 44 страховые компании в статусе действительных членов союза и 2 страховые компании - члены-наблюдатели.

Открытость

РСА является открытым для вступления новых членов. Информацию о правилах вступления в РСА Вы можете узнать в "Правилах вступления в Российский Союз Автостраховщиков новых членов и выхода или исключения членов из него".

Памятка для автовладельцев

ПОДРОБНЕЕ

Банк России

Подробнее

Компенсационные выплаты

Подробнее

Видеоролик «Челюсти» в рамках социальной кампании «Дистанция»

Проверка полиса ОСАГО

Проверка полиса ОСАГО по базе РСА

Проверка полиса ОСАГО по номеру

С помощью номера легко определить:

Проверка страхового полиса ОСАГО онлайн

Проверка подлинности полиса ОСАГО

Проверка КБМ ОСАГО

Проверка КБМ водителей по базе для ОСАГО

Современный электронный полис ОСАГО удобен еще и тем, что его подлинность достаточно легко проверить. Получить нужную информацию можно несколькими способами, что значительно облегчает жизнь и автовладельцам и страховым брокерам.

Подлинность полиса определяется визуальным способом, с помощью автоматизированной базы данных, в которую заносятся утраченные или похищенные пользования, а также через проверку полномочий, которыми наделяются субъекты заключения договоров страхования.

Если у вас на руках поддельный полис, о страховых выплатах можно забыть.

При попадании в ДТП придется возмещать ущерб со своего кармана. В категорию поддельных документов относятся похищенные подлинные бланки, документы, утраченные страховой компанией или же полностью фальшивые документы.

Проверка полиса ОСАГО по базе РСА

Проверка подлинности ОСАГО доступна каждому страховому агентству. В соответствии с последними данными в базе РСА уже зарегистрированы более 100 млн., договоров, которые подписаны на протяжении последних двух лет. Если страхователю удалось скрыть сведения о страховых случаях, которые имели место, стоимость новой страховки возрастет в 1,5 раза. Более того, такой автолюбитель попадет в специальный список нарушителей, который доступен для просмотра каждому оператору рынка страховых услуг.

Проверка полиса ОСАГО по номеру

Все что нужно для осуществления этой сравнительно нехитрой проверки – знать или переписать номер своего полиса. Каждый такой номер уникален, закрепляется за конкретным договором и заносится в специальный реестр, поэтому случаи совпадения исключены как таковые.

С помощью номера легко определить:

Документы с просроченным статусом, украденные или утраченные полисы.
Подлинность ОСАГО.
Принадлежность полиса к конкретной компании. Если данные не совпали, полис признают бесполезным.

Проверка страхового полиса ОСАГО онлайн

Проверка полиса в режиме онлайн особенно актуальна, если документ оформляется не в офисе оператора рынка страховых услуг, а у агента, который предлагает приобрести документ на улице. Особую бдительность рекомендуется проявлять, если агент не предъявил доверенность, дающую право на оказание соответствующих услуг. Предложение скидки больше, чем предусмотрено федеральным законодательством, должно вызывать настороженность. Бонус за безаварийность – 5% каждые 12 месяцев, все, что продается дешевле, подлежит немедленной проверке на подлинность. Случаев отказа в страховых выплатах собственникам поддельных полисов зафиксировано уже очень много.

Проверка подлинности полиса ОСАГО

Подлинность полисов легко проверить по следующему адресу: http://polis.autoins.ru/. Узнать необходимую информацию может любой желающий. В открытом доступе предоставляются сведения о принадлежности бланка той или иной компании, а также о том, когда документ был отгружен со стороны РСА. Благодаря новым возможностям легко проверить подлинность полиса непосредственно перед покупкой у агента или идентифицировать предъявляемый бланк на месте оформления ДТП.

Проверка КБМ ОСАГО

КБМ любого водителя проверяется достаточно легко. Услугой активно пользуются страховые агенты, чтобы правильно рассчитать скидку, а также автолюбители, которые забыли, запутались или еще не знают размер своего КБМ. На большинстве ресурсов СК соответствующая услуга предоставляется на бесплатной основе. Для получения нужной информации потребуется дата рождения водителя, его ФИО, а также номер и серия водительского удостоверения. После загрузки необходимых данных на отображение нужной информации уходит не более 20 секунд. При необходимости вполне реально проверить КБМ у нескольких водителей, чтобы приложить их к соответствующим полисам ОСАГО.

Проверка КБМ водителей по базе для ОСАГО

Проверка КБМ лишает водителей возможности приостановить повышение стоимости услуг после совершения аварии, даже если удалось сменить страховую компанию в оперативном порядке. Раньше этот прием брали на вооружение многочисленные недобросовестные владельцы транспортных средств, поскольку их история не была доступна в рамках единой базы данных.

Теперь нужная информация попадает в руки любого страховщика за считанные секунды. Даже если клиент предоставил неверную информацию, этот факт обязательно раскроется в ближайшем будущем.

Анализ основных компонентов (PCA) Объяснение

Цель этого поста — предоставить полное и упрощенное объяснение анализа основных компонентов (PCA). Мы шаг за шагом расскажем, как это работает, чтобы каждый мог понять и использовать его, даже те, у кого нет сильной математической подготовки.

PCA – это метод, широко освещаемый в Интернете, и о нем есть несколько замечательных статей, но многие тратят слишком много времени на эту тему, тогда как большинство из нас просто хотят узнать, как это работает в упрощенном виде.

Анализ главных компонентов можно разбить на пять этапов. Я пройдусь по каждому шагу, предоставляя логические объяснения того, что делает PCA, и упрощая математические понятия, такие как стандартизация, ковариация, собственные векторы и собственные значения, не сосредотачиваясь на том, как их вычислить.

Как вы делаете анализ главных компонентов?

Стандартизировать диапазон непрерывных исходных переменных
Вычислить ковариационную матрицу для выявления корреляций
Вычисление собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы для определения основных компонентов
Создание вектора признаков для определения, какие основные компоненты оставить

Повторное преобразование данных по осям основных компонентов фон необходим для контекста.

Обзор метода главных компонентов (АГК). | Видео: наглядное объяснение

Что такое анализ главных компонентов?

Анализ главных компонентов, или PCA, представляет собой метод уменьшения размерности, который часто используется для уменьшения размерности больших наборов данных путем преобразования большого набора переменных в меньший, который по-прежнему содержит большую часть информации в большом наборе. .

Уменьшение количества переменных в наборе данных, естественно, происходит за счет точности, но хитрость в уменьшении размерности заключается в том, чтобы пожертвовать небольшой точностью ради простоты. Потому что меньшие наборы данных легче исследовать и визуализировать, а также значительно упростить и ускорить анализ данных для алгоритмов машинного обучения без обработки посторонних переменных.

Подводя итог, идея PCA проста — уменьшить количество переменных в наборе данных, сохранив при этом как можно больше информации.

Пошаговое объяснение PCA

Шаг 1: Стандартизация

Целью этого шага является стандартизация диапазона непрерывных исходных переменных, чтобы каждая из них вносила равный вклад в анализ.

Более конкретно, причина, по которой так важно выполнить стандартизацию до PCA, заключается в том, что последний весьма чувствителен к отклонениям исходных переменных. То есть, если существуют большие различия между диапазонами исходных переменных, те переменные с большими диапазонами будут доминировать над переменными с малыми диапазонами (например, переменная, которая находится в диапазоне от 0 до 100, будет доминировать над переменной, которая находится в диапазоне от 0 до 1). ), что приведет к необъективным результатам. Таким образом, преобразование данных в сопоставимые масштабы может предотвратить эту проблему.

Математически это можно сделать путем вычитания среднего значения и деления на стандартное отклонение для каждого значения каждой переменной.

После завершения стандартизации все переменные будут преобразованы в один масштаб.

Шаг 2. Вычисление ковариационной матрицы

Целью этого шага является понимание того, как переменные набора входных данных отличаются от среднего по отношению друг к другу, или, другими словами, увидеть, есть ли отношения между ними. Потому что иногда переменные сильно коррелированы таким образом, что содержат избыточную информацию. Итак, чтобы идентифицировать эти корреляции, мы вычисляем ковариационную матрицу.

Ковариационная матрица представляет собой p × p симметричную матрицу (где p — количество измерений), которая содержит в качестве элементов ковариации, связанные со всеми возможными парами исходных переменных. Например, для трехмерного набора данных с тремя переменными x , y и z ковариационная матрица представляет собой матрицу 3 × 3 из:

Ковариационная матрица для трехмерных данных

Поскольку ковариация переменной с самой собой - это ее дисперсия (Cov(a,a)=Var(a)), на главной диагонали (сверху слева направо внизу) мы фактически имеем дисперсии каждой исходной переменной. А поскольку ковариация коммутативна (Cov(a,b)=Cov(b,a)), элементы ковариационной матрицы симметричны относительно главной диагонали, что означает, что верхняя и нижняя треугольные части равны.

Что ковариации, которые мы имеем в виде элементов матрицы, говорят нам о корреляциях между переменными?

На самом деле имеет значение знак ковариации:

Если положительный, то: две переменные увеличиваются или уменьшаются вместе (коррелированные)
Если отрицательный, то: одна увеличивается, когда другая уменьшается (обратно коррелированная)

Теперь что мы знаем, что ковариационная матрица — это не более чем таблица, в которой суммированы корреляции между всеми возможными парами переменных, давайте перейдем к следующему шагу.

Шаг 3. Вычисление собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы для определения главных компонент

Собственные векторы и собственные значения — это понятия линейной алгебры, которые нам необходимо вычислить из ковариационной матрицы, чтобы определить главных компонентов данных. Прежде чем перейти к объяснению этих концепций, давайте сначала разберемся, что мы подразумеваем под основными компонентами.

Главные компоненты – это новые переменные, построенные как линейные комбинации или смеси исходных переменных. Эти комбинации выполняются таким образом, что новые переменные (т. е. главные компоненты) не коррелированы, а большая часть информации в исходных переменных сжата или сжата в первые компоненты. Итак, идея состоит в том, что 10-мерные данные дают вам 10 основных компонентов, но PCA пытается поместить максимально возможную информацию в первый компонент, затем максимально оставшуюся информацию во второй и так далее, пока не будет что-то вроде показанного на графике осыпи ниже.

Процент дисперсии (информации) для каждого с помощью ПК

Такая организация информации в основных компонентах позволит вам уменьшить размерность без потери большого количества информации, и это за счет отбрасывания компонентов с низкой информацией и рассмотрения оставшихся компонентов в качестве ваших новых переменных.

Здесь важно понимать, что основные компоненты менее интерпретируемы и не имеют никакого реального значения, поскольку они построены как линейные комбинации исходных переменных.

С геометрической точки зрения главные компоненты представляют направления данных, которые объясняют максимальное количество дисперсии , то есть линии, которые фиксируют большую часть информации о данных. Связь между дисперсией и информацией здесь заключается в том, что чем больше дисперсия, переносимая линией, тем больше дисперсия точек данных вдоль нее, и чем больше дисперсия вдоль линии, тем больше информации она содержит. Проще говоря, просто подумайте о главных компонентах как о новых осях, которые обеспечивают лучший угол для просмотра и оценки данных, чтобы различия между наблюдениями были лучше видны.

Hiring NowView All Remote Data Science Jobs

Как PCA создает основные компоненты

Поскольку количество основных компонентов равно количеству переменных в данных, основные компоненты строятся таким образом, что учитывается первый главный компонент для максимально возможной дисперсии в наборе данных. Например, предположим, что диаграмма рассеяния нашего набора данных выглядит так, как показано ниже. Можем ли мы угадать первый главный компонент? Да, это примерно линия, которая соответствует фиолетовым меткам, потому что она проходит через начало координат, и это линия, в которой проекция точек (красные точки) наиболее разбросана. Или, говоря математическим языком, это линия, которая максимизирует дисперсию (среднее значение квадратов расстояний от спроецированных точек (красные точки) до начала координат).

Второй главный компонент рассчитывается таким же образом, при условии, что он не коррелирует с первым главным компонентом (т. е. перпендикулярен) и учитывает следующую по величине дисперсию.

Это продолжается до тех пор, пока не будет вычислено в общей сложности p главных компонентов, равное исходному количеству переменных.

Теперь, когда мы понимаем, что мы подразумеваем под главными компонентами, давайте вернемся к собственным векторам и собственным значениям. Первое, что вам нужно знать о них, это то, что они всегда идут парами, так что каждый собственный вектор имеет собственное значение. И их количество равно количеству размерностей данных. Например, для трехмерного набора данных есть 3 переменные, следовательно, есть 3 собственных вектора с 3 соответствующими собственными значениями.

Без дальнейших церемоний, именно собственные векторы и собственные значения стоят за всей магией, объясненной выше, потому что собственные векторы матрицы ковариации на самом деле информация) и которые мы называем основными компонентами. А собственные значения — это просто коэффициенты, присоединенные к собственным векторам, которые дают 90 059 величину дисперсии, переносимую в каждом основном компоненте .

Ранжируя собственные векторы в порядке их собственных значений, от большего к меньшему, вы получаете главные компоненты в порядке значимости.

Пример:

Предположим, что наш набор данных двумерный с двумя переменными x,y и что собственные векторы и собственные значения ковариационной матрицы таковы:

в порядке убывания получаем λ1>λ2, что означает, что собственный вектор, соответствующий первой главной компоненте (PC1), равен v1 , а тот, который соответствует второму компоненту (PC2), — v2.

Имея главные компоненты, чтобы вычислить процент дисперсии (информации), приходящийся на каждый компонент, мы делим собственное значение каждого компонента на сумму собственных значений. Если мы применим это к приведенному выше примеру, мы обнаружим, что ПК1 и ПК2 несут соответственно 96% и 4% дисперсии данных.

Шаг 4: Вектор признаков

Как мы видели на предыдущем шаге, вычисление собственных векторов и их упорядочение по собственным значениям в порядке убывания позволяет нам найти главные компоненты в порядке значимости. На этом шаге мы выбираем, оставить ли все эти компоненты или отбросить менее значимые (с низкими собственными значениями), и сформировать из оставшихся матрицу векторов, которую мы называем Вектор признаков .

Итак, вектор признаков — это просто матрица, столбцами которой являются собственные векторы компонентов, которые мы решили сохранить. Это делает его первым шагом к уменьшению размерности, потому что, если мы решим оставить только p собственных векторов (компонентов) из n , окончательный набор данных будет иметь только p измерений.

Пример :

Продолжая пример из предыдущего шага, мы можем либо сформировать вектор признаков с обоими собственными векторами v 1 и v 2:

Или отбросить собственный вектор v 2, который имеет меньшее значение, и сформировать вектор признаков только с v 1:

уменьшить размерность на 1 и, следовательно, приведет к потере информации в конечном наборе данных. Но, учитывая, что против 2 несли только 4% информации, потери не будут значительны, и мы по-прежнему будем иметь 96% информации, которую несет 9.0059 v 1.

Итак, как мы видели в примере, вам решать, сохранять ли все компоненты или отбрасывать менее важные, в зависимости от того, что вы ищете. Потому что, если вы просто хотите описать свои данные в терминах новых переменных (главных компонентов), которые не коррелированы, не стремясь уменьшить размерность, не нужно исключать менее значимые компоненты.

Последний шаг: преобразование данных по осям главных компонентов

На предыдущих шагах, кроме стандартизации, вы не вносите никаких изменений в данные, вы просто выбираете главные компоненты и формируете вектор признаков, но набор входных данных всегда остается в исходных осях (т. е. в члены исходных переменных).

На этом шаге, который является последним, цель состоит в том, чтобы использовать вектор признаков, сформированный с использованием собственных векторов ковариационной матрицы, чтобы переориентировать данные с исходных осей на те, которые представлены главными компонентами (отсюда и название Основные компоненты). Анализ компонентов). Это можно сделать, умножив транспонирование исходного набора данных на транспонирование вектора признаков.

Ссылки :

[Steven M. Holland, Univ. of Georgia]: Анализ основных компонентов
[skymind.ai]: Собственные векторы, собственные значения, PCA, ковариация и энтропия
[Линдси И. Смит]: Учебное пособие по анализу основных компонентов

Анализ основных компонентов (PCA) и альфа-канал Надежность

Расположение меню:

Анализ_Регрессия и корреляция_Основные компоненты

Анализ_Соглашение_Надежность и сводимость

Эта функция обеспечивает анализ основных компонентов (PCA) на основе корреляции или ковариации и коэффициента альфа Кронбаха для надежности шкалы.

Дополнительную информацию о том, как использовать эти методы при разработке вопросников или других методов исследования с несколькими элементами, см. в разделе «Разработка вопросника».

Анализ главных компонентов чаще всего используется в качестве метода сокращения данных для выбора подмножества переменных с высокой степенью прогнозируемости из большей группы переменных. Например, чтобы выбрать выборку вопросов из анкеты из тридцати вопросов, вы можете использовать этот метод, чтобы найти подмножество, которое дает «наилучшее общее резюме» анкеты (Johnson and Wichern, 19).98; Армитаж и Берри, 1994; Эверитт и Данн, 1991; Кржановский, 1988).

С этим подходом возникают проблемы, и анализ главных компонент часто неправильно применяется и плохо интерпретируется. Прежде чем использовать этот метод, проконсультируйтесь со статистиком.

PCA не предполагает какого-либо конкретного распределения исходных данных, но очень чувствителен к различиям в дисперсии между переменными. Эти различия могут привести вас к неверным выводам. Например, вы можете выбирать переменные на основе различий в выборке, а не их «реального» вклада в группу. Армитаж и Берри (1994) приведите пример результатов визуальной аналоговой шкалы, к которым был применен анализ главных компонент после того, как данные были преобразованы в углы как способ стабилизации отклонений.

Еще одна проблемная область этого метода — стремление к ортогональному или некоррелированному подмножеству переменных. Снова рассмотрим проблему с анкетой: будет справедливо сказать, что пара сильно коррелированных вопросов служит одной и той же цели, поэтому один из них следует исключить. Отброшенный компонент чаще всего имеет более низкую корреляцию с общей оценкой. Однако нецелесообразно искать оптимальную некорреляцию в выбранном подмножестве вопросов. Может быть много «реальных» причин, по которым те или иные вопросы должны остаться в вашей окончательной анкете. Практически невозможно разработать анкету, в которой все вопросы имеют одинаковое значение для каждого изучаемого предмета. По этим причинам вам следует составить сеть вопросов, которые охватывают то, что вы пытаетесь измерить в целом. Такой дизайн требует глубоких знаний того, что вы изучаете, в сочетании с четким пониманием ограничений используемых статистических методов.

Everitt and Dunn (1991) описали PCA и другие многомерные методы. McDowell and Newell (1996) и Streiner and Norman (1995) предлагают практическое руководство по разработке и анализу вопросников.

Факторный анализ в сравнении с основными компонентами

Факторный анализ (FA) является дочерним элементом PCA, и результаты PCA часто ошибочно обозначаются как FA. Фактор — это просто другое слово для компонента. Короче говоря, PCA начинается с наблюдений и поиска компонентов, т. е. работает от данных к гипотетической модели, тогда как FA работает наоборот. Технически FA — это PCA с некоторым поворотом осей. Существуют различные типы вращений, например. варимакс (оси остаются ортогональными/перпендикулярными во время вращения) и косые прокрустовы (оси могут образовывать косые узоры во время вращения), и существуют разногласия по поводу того, что использовать и как их реализовать. Неудивительно, что FA часто используется неправильно. Обычно существует лучший аналитический маршрут, позволяющий избежать FA; вам следует обратиться за советом к статистику, если вы рассматриваете это.

Подготовка данных

Чтобы подготовить данные для анализа главных компонентов в StatsDirect, вы должны сначала ввести их в рабочую книгу. Используйте отдельный столбец для каждой переменной (компонента) и убедитесь, что каждая строка соответствует наблюдениям одного испытуемого. Отсутствие значений данных в строке приведет к тому, что эта строка/тема будет исключена из анализа. У вас есть возможность исследовать матрицы корреляции или ковариации; чаще всего вам понадобится корреляционная матрица. Как обсуждалось выше, перед применением этого метода может быть уместно преобразовать ваши данные.

В качестве примера от 0 до 7 баллов по анкете вы должны ввести свои данные в рабочую тетрадь в следующем формате. Вы можете сначала преобразовать эти данные (Armitage and Berry, 1994).

	Вопрос 1	Вопрос 2	Вопрос 3	Вопрос 4	Вопрос 5
Тема 1:	5	7	4	1	5
Тема 2:	3	3	2	2	6
Тема 3:	2	2	4	3	7
Тема 4:	0	0	5	4	2

Внутренняя согласованность и удаление отдельных компонентов

Альфа Кронбаха является полезной статистикой для исследования внутренней согласованности вопросника. Если каждая переменная, выбранная для PCA, представляет результаты теста по элементу вопросника, StatsDirect дает общую альфу и альфу, которая была бы получена, если бы каждый элемент по очереди был исключен. Если вы используете веса, вам следует использовать взвешенные баллы. Вы не должны вводить общую оценку теста, так как предполагается, что она представляет собой сумму указанных вами элементов. Для большинства целей альфа должна быть выше 0,8, чтобы поддерживать разумную внутреннюю согласованность. Если удаление элемента приводит к значительному увеличению альфы, вам следует рассмотреть возможность исключения этого элемента из теста. StatsDirect выделяет увеличение более чем на 0,1, но это следует учитывать наряду с релевантностью этого элемента для вашего теста в «реальном мире». Стандартизированная версия альфа рассчитывается путем стандартизации всех элементов шкалы таким образом, чтобы их среднее значение равнялось 0, а дисперсия равнялась 1 до выполнения суммирующей части расчета (Streiner and Norman, 19). 95; Макдауэлл и Ньюэлл, 1996 г.; Кронбах, 1951). Вы должны использовать стандартизированную альфу, если есть существенные различия в дисперсии элементов вашего теста/вопросника.

Техническая проверка

Разложение по сингулярным числам (SVD) используется для расчета вклада дисперсии каждого компонента корреляционной или ковариационной матрицы (Krzanowski,1988; Chan, 1982):

SVD матрицы n на m X равно UΣV' = X . U и V являются ортогональными матрицами, то есть V' V = V V ', где V' является транспонированием V . U — это матрица, сформированная из векторов-столбцов (m элементов в каждом), а V — матрица, сформированная из векторов-строк (n элементов в каждом). Σ — симметричная матрица с положительными диагональными элементами в невозрастающем порядке. Если X является среднецентрированной матрицей n на m, где n>m и ранг r = m (т. е. полный ранг), то первые r столбцов V являются первыми r главными компонентами X . Положительные собственные значения X'X на XX являются квадратами диагоналей в Σ . Коэффициенты или скрытые векторы содержатся в V .

Оценки основных компонентов получены из U и Σ через Σ в виде трассы { (X-Y) (X-Y)' }. Для корреляционной матрицы оценка основного компонента рассчитывается для стандартизированной переменной, т. е. исходные данные минус среднее значение переменной, затем деленное на ее стандартное отклонение.

Инверсия шкалы обнаруживается путем оценки корреляции между входными переменными и оценками для первого главного компонента.

Нижний доверительный предел для альфа Кронбаха рассчитывается с использованием теории выборки Кристоффа (1963) и Фельдта (1965):

- где F - квантиль распределения F для доверительного интервала 100 (1-p)%, k - количество переменных, а n - количество наблюдений на переменную.

Пример

Тестовая рабочая тетрадь (рабочий лист соглашения: вопрос 1, вопрос 2, вопрос 3 и вопрос 4). Обратите внимание, что вам нужно нажать «Выполнить» с выбранной опцией «Альфа Кронбаха для удалений» после того, как будут показаны основные результаты.

Главные компоненты (корреляция)

Знак был изменен для: Вопрос 3; Вопрос 4

Компонент	Собственное значение (СВД)	Пропорция	Всего
1	1,92556	48,14%	48,14%
2	1.305682	32,64%	80,78%
3	0,653959	16,35%	97,13%
4	0,114799	2,87%	100%

С необработанными переменными:

Надежность шкалы альфа = 0,54955 (95% нижний доверительный интервал = 0,370886)

	Альфа	Изменить
Вопрос 1	0,525396	-0,024155
Вопрос 2	0,608566	0,059015
Вопрос 3	0,411591	-0,13796
Вопрос 4	0,348084	-0,201466

Со стандартизированными переменными:

Надежность шкалы альфа = 0,572704 (95% нижний доверительный предел = 0,403223)

Переменная удалена	Альфа	Изменить
Вопрос 1	0,569121	-0,003584
Вопрос 2	0,645305	0,072601
Вопрос 3	0,398328	-0,174376
Вопрос 4	0,328003	-0,244701

Из приведенных выше результатов видно, что ответы на вопросы 2 и 3, казалось, имели шкалы, идущие в противоположных направлениях по сравнению с двумя другими вопросами, поэтому перед окончательным анализом они были перевернуты.