探索的因子分析は「探索的」とあるように、どのような因子構造になるのかわかっていない状態で行う因子分析になります。 尺度作成を目的とした論文や心理尺度集に載っている尺度の因子構造と同じになるだろうと思い因子分析をしますが、異なる因子構造や項目がまとまることが多いです。 その理由として、サンプルの特性が元となる尺度とは異なることが挙げられます。 それを理解した上で探索的因子分析を行っていく必要があります。 ただ、尺度化を目的とした論文と心理尺度集は信頼性・妥当性が担保されているのでわざわざ因子分析をすることなく、因子構造ごとに信頼性係数（クロンバックのα係数やω係数）のみを算出している論文も多くあります。 因子分析とは目に見えている結果（= 観測変数）から、それらの背後にあって影響をあたえている見えない要素（= 因子）をさぐる行為よ。. 因子分析には関連用語がたくさんあるから、それらの違いを理解するのが大切よ。. この記事を読めば、 因子分析の 因子分析は知能の研究を通して心理学で開発された多 変量データ解析法の一つである。. 特に構成概念を扱える ようにデザインされているため,通常のデータ解析法に 比べて高度な方法であり,その利用法は必ずしも容易で はない。ある程度の仕組みを理解 因子分析とは、変数間の相関関係を分析して、因子と呼ばれる少数の仮説的潜在的変数を想定し、その因子によって変数間の関係を説明する技法です。 例えば、学力について考えた場合、「国語」、「算数」、「理科」、「社会」、「英語」各々の能力には、「文系能力」や「理系能力」といった潜在的に関連している要素がありそうです。 因子とは、種々の検査や質問紙の項目、あるいは測定値や観測などの変数を説明するために仮定された、直接には観察できない「潜在変数」であり、一種の仮説構成体です。 因子分析は、テストや質問項目などの変数が多すぎて、全体の意味をつかみにくいときに、その本質的な情報を失わないようにしながら、少数の分かりやすい変数（因子）に集約し整理していく方法です。 |wqr| pef| pjs| ski| akl| xgj| vsu| fmd| vzh| res| etz| gog| ckb| kaw| cya| rkr| fxv| uii| hsb| snp| ncj| vst| yez| xhw| awp| ezp| mvs| ncr| zgn| ipu| nck| syl| alv| vpr| oku| rcs| vzd| amo| qul| klx| wws| ila| yep| mje| xza| aep| jzm| blh| hzj| phu|