Dragi Matija,
da, razumem da deluje intuitivno da su kanonički koeficijenti važniji za interpretaciju. Pošto se ovo pitanje u suštini odnosi na tumačenje prirode latentnih varijabli i u FA i u KKA i u KDA, za početak bih samo još jednom naglasila da je uvek važno i korisno pogledati oba seta koeficijenata (i doprinose i korelacije). Međutim, korelacije se obično smatraju važnijim iz sledećeg razloga.
Ukoliko bismo zamislili da imamo varijablu za koju NE ZNAMO kako je kreirana (ne znamo joj "formulu"), a želimo da razumemo šta predstavlja - o njenom sadržaju bismo zaključili na osnovu korelacija sa drugim varijablama. U izvesnom smislu, ovo je osnovna logika i mnogih postupaka validacije celih instrumenata (proveravamo da li je sadržaj instrumenta adekvatan konstruktu, tako što ga koreliramo sa drugim merama istog konstrukta). Korelacije nam govore šta ta varijabla ima zajedničko sa nekim drugim varijablama, i to nam pomaže da razumemo njenu prirodu (bez obzira na to od čega je varijabla sačinjena).
Dodatno, da dam vrlo pojednostavljen primer - ako pravimo puding od čokolade, u njegovoj "izgradnji" dominantno učestvuje mleko (preko 90% ili čak 95% ukupne mase), ali i dalje je ukus koji osećamo dok ga jedemo dominantno ukus čokolade (a ne mleka). Ako napravimo puding od vanile ili jagode, on će se bitno razlikovati po ukusu od pudinga od čokolade, iako im je glavni sastojak potpuno isti. Dakle, ako se vratimo na varijable, iako je neka varijabla učestvovala u izgradnji linearnog kompozita može se desiti da ne korelira tako visoko sa njim i obrnuto. Za ovo su po pravilu odgovorne korelacije varijable sa drugim varijablama iz seta (jer obično radimo sa koreliranim prediktorskim skupovima) i tu se analogija sa hranom završava.
Primer koji si naveo, da hostilnost i socijalna neprilagođenost visoko koreliraju sa nekom komponentom ali da zapravo malo realno doprinose, jeste primer redundantnih varijabli. To znači da postoji neka treća varijabla (npr. neuroticizam) koja je dominantno doprinosila izgradnji varijable, ali i dalje mi komponentu možemo posmatrati kao kombinaciju neuroticizma, hostilnosti i socijalne neprilagođenosti. Čak i kada bismo isključili redundantne prediktore iz modela, dobili bismo komponentu koja primarno odražava neuroticizam, ali zbog prirode odnosa između prediktora, ona bi i dalje korelirala i sa hostilnošću i socijalnom neprilagođenošću, čak i ako one više nisu u modelu, već su samo "spoljašnje" varijable. To bismo, naravno, saznali tek ako bismo je korelirali sa ovim varijablama, ne na osnovu rezultata analize (ako smo isključili redundantne varijable iz modela).
Za kraj, interpretacija rezultata konkretne analize je uvek najteži zadatak i važno je da poznajemo prirodu svih varijabli i njihovih međusobnih odnosa da bismo adekvatno mogli da tumačimo linearne kompozite koji one grade. Najčistija situacija je da su sve varijable dobri prediktori, odnosno da imaju i visok doprinos i visoku korelaciju, ali kada to nije slučaj - moramo da se vratimo na korelacije izvornih varijabli da bismo razumeli zbog čega su neke varijable bile dominantni prediktori (visok doprinos), a neke su redundantne (ili pak supresori).
Pozdrav,
Danka
