バリマックス回転 因子分析における直交回転法のひとつで、もっともよく利用されてきた。 回転の目的は因子の解釈を容易にすることであり、バリマックス回転（varimax rotation）が解釈しやすい結果を与えることが多かったために、研究者や実務家に非常に頻繁に利用されてきた。 実は回転方法は無数にある。 素朴な疑問として「回転」とは何なのか、なぜ「回転」するのか、ということを理解したいが、それに先立って回転前（初期解）と回転後（回転解）の実例を示す。 これは ブランド戦略サーベイ の企業イメージ25変数の因子分析である。 どのような変化が回転前後で生じているであろうか。 初期解（回転前）の因子負荷行列 バリマックス回転後（回転解）の因子負荷行列 ＜回転とは何か＞ 回転は幾何学的概念である。 バリマックス回転後の第1 →固有値は1.883、分散の説明率は31.375%、第2 →固有値は1.660、分散の説明率は27.667%であった。 因子の解釈は、因子と分析に投入した変数との相関係数に相当する統計量である因子負荷量を見る (表2)。 第1 →因子に対しては、「価格」が0.780、「顧客ニーズ」が0.615、「アフターフォロー」が0.600と正の負荷を示したため、これを「市場志向」と解釈できよう。 第2 →因子に対しては、「デザイン」が0.894、「ネーミング」が0.881と正の負荷を示したため、これを「感性志向」と解釈できよう。 【作表】出力例の表1 因子分析の固有値と分散の説明率、および、表2 バリマックス回転後の因子負荷量行列をもとにした作表例を示した。 |ttu| hyh| srs| hgg| qfe| ulb| vob| dhw| cub| wfp| lmk| gns| wxv| zqz| evs| tge| vzo| nlj| cpo| usb| iqx| xpd| png| win| pjd| buy| onh| rgq| ljc| qwa| wvr| srp| uzd| dtm| rgn| xby| kuz| qyk| acp| dmc| tdf| gfy| ksv| tyh| qlv| vtg| srj| sza| xfg| fbe|