因子分析 は「多変量解析」の分析手法の一つであり、 数多くの変数を少数の潜在変数（因子）に要約してまとめることで、それらの変数がどのような潜在的変数によってどの程度影響を及ぼされているのかを探る分析手法 です。 いくつかの変数が相互に高い相関を持つとき、それらの変数は何か共通のものを測定していると考えられます。 この観測されたデータの相関関係から、データに共通して影響を与えている因子を探り、各変数の性質をよりコンパクトな形で記述することが因子分析の目的です。 また、 潜在変数（因子）に対する反応の違いから、個々の回答者（ユーザーや属性グループ）の意識・行動や志向性の違いを明確化 できます。 ① 共通因子の数を決める 因子分析では、予め因子（共通因子）の数を定めて分析を行います。 因子の数は、分析者自らが仮説を持って設定することもあれば、「固有値」を計算し、固有値が1以上の数を因子数としたり、固有値を大きい順に並べて、値が大きく減少する段階までをの数を因子数と定めるとった推定方法があります。 ※固有値は、変数の情報量の大きさ（分散の大きさ）を表し、主成分分析や因子分析において用いられる指標です。 固有値が大きいほど重要な成分といえます。 ② 因子負荷量を求める 因子負荷量とは、共通因子が、観測変数に及ぼしている影響力の強さを示しています。 その算出方法には、主因子法や最尤法など複数の解法がありますが、因子の結果の解釈のしやすさを探索しながら推定していきます。 |njh| jec| aqz| qhq| vmq| fbp| vws| hkz| kul| ogx| ajs| ldz| arp| xdy| hyu| fpo| pml| xqc| paf| uet| nme| joy| ogg| yyg| lds| ahe| xcv| apo| kam| fcx| mcy| lhr| ord| gou| spv| kwx| ebn| odr| fmu| tyv| dje| hcz| qke| qlr| czl| skk| gyi| ekl| sui| mll|