Vícerozměrné statistické metody - detail zprávy #859

Exploratorní faktorová analýza dimenzí Narcissistic Personality Inventory (NPI-40)

Natálie Cmuntová, 12. 04. 2026

Data: Greenwell, L. (2020). Narcissistic Personality Inventory Responses. Kaggle. https://www.kaggle.com/datasets/lucasgreenwell/narcissistic-personality-inventory-re

V práci se vyskytuje: EFA/PCA

Udělená slovní hodnocení

• Stará dobrá poctivá práce v program Statistica. Asi bych nesouhlasil s autorkou/autorem ve výběru dvou faktorů, dle Kaisera, ale to už je věc výzkumníka. Přehledné, jednoduché, v pohodě.
• Srozumitelné, tabulka se zněním položek a faktorovými náboji je přehledná, hezká práce.
• Moc pěkně zpracovaná práce rozsáhlého souboru dat.
• Téma je zajímavé a volba EFA s metodou hlavních os a rotací Varimax je fajn - pro nás známé pole. Velký soubor (N = 11 243) je určitě silná stránka. Nicméně analytická hloubka trochu pokulhává :< Největší výtka je ta, že dvoufaktorové řešení je opřeno výhradně o Kaiserovo pravidlo (eigenvalue > 1), ale druhý faktor má eigenvalue pouhých 1,29, což je těsně nad hranicí, a sutinový graf přitom ukazuje prudký pokles hned po prvním faktoru. To spíše naznačuje jednofaktorové řešení, nikoli dvoufaktorové (resp. to vyloženě volá po pouze jednom faktorku). Celkový vysvětlený rozptyl 23,31 % je navíc nízký a zasloužil by hlubší komentář, ne jen konstatování, že je "akceptovatelný". Škoda, moc se mi líbí, že je práce dělaná poctivě ve statistice a ne jen přes chatboty, jako snad 95% prací (za to bodík nad původně zamýšlené hodnocení).
• Zpráva je přehledná a na EFA je vidět, že jsi věděl/a, co děláš – metoda hlavních os je správná volba pro hledání latentních faktorů a Varimax rotace dává smysl u ortogonálního modelu. Scree plot a Kaiserovo pravidlo sedí. Co mi ale chybí, je nějaké další kritérium pro určení počtu faktorů – paralelní analýza by hodně pomohla potvrdit, že dva faktory jsou opravdu optimální. Taky tabulka faktorových zátěží ukazuje jen vybrané položky, takže si čtenář nemůže udělat úplný obrázek. Komunality jsou u některých položek hodně nízké, což by zasloužilo hlubší komentář. A obecně – EFA na stejných datech bez jakékoliv konfirmační kontroly (třeba split-half) je trochu slabina.