Psychological research often involves understanding psychological constructs through conducting factor analysis on data collected by a questionnaire, which can comprise hundreds of questions. Without interactive systems for interpreting factor models, researchers are frequently exposed to subjectivity, potentially leading to misinterpretations or overlooked crucial information. This paper introduces FAVis, a novel interactive visualization tool designed to aid researchers in interpreting and evaluating factor analysis results. FAVis enhances the understanding of relationships between variables and factors by supporting multiple views for visualizing factor loadings and correlations, allowing users to analyze information from various perspectives. The primary feature of FAVis is to enable users to set optimal thresholds for factor loadings to balance clarity and information retention. FAVis also allows users to assign tags to variables, enhancing the understanding of factors by linking them to their associated psychological constructs. Our user study demonstrates the utility of FAVis in various tasks.


翻译:心理学研究通常涉及通过问卷收集数据并进行因子分析来理解心理构念,问卷可能包含数百个问题。由于缺乏用于解释因子模型的交互式系统,研究人员常受主观性影响,可能导致误解或忽视关键信息。本文介绍了FAVis,一种新颖的交互式可视化工具,旨在帮助研究人员解释和评估因子分析结果。FAVis通过支持因子载荷与相关性的多视图可视化,使用户能从不同角度分析信息,从而增强对变量与因子间关系的理解。FAVis的核心功能是允许用户为因子载荷设置最佳阈值,以平衡清晰度与信息保留。此外,用户可为变量添加标签,通过将其与相关心理构念关联来深化对因子的理解。我们的用户研究证明了FAVis在多种任务中的实用性。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
14+阅读 · 2024年5月28日
VIP会员
最新内容
战力倍增器:自主武器系统与乌克兰及加沙冲突
人工智能赋能战场情报:提速决策进程
专知会员服务
2+阅读 · 7月17日
《拥抱新兴技术:面向未来军官的教育革新》
专知会员服务
5+阅读 · 7月17日
《无人地面战车(UGV)的崛起》报告
专知会员服务
7+阅读 · 7月16日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员