因子分析の概要 多数の特徴量からなるデータから、特徴量間の共通の因子を探り出し、少数の共通因子によってデータを単純化する手法を 因子分析 (factor analysis) といいます。 5教科のテストをn人の生徒が受験した時、各科目の点数はそれぞれ独立に決定されるわけではなく、例えば「理系の能力」が高い人は「数学」と「理科」の点数がともに高い傾向にあり、「文系の能力」が高い人は「国語」「英語」「社会」が高くなる傾向にあると考えられます。 このように「理系の能力」「文系の能力」といった共通の要因を 共通因子 (common factor) といいます。 分析手順 因子分析の実行の流れを解説します。 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 因子分析とは. 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 因子分析は、観測変数を少数の観測されない潜在変数（因子）で説明しようとする分析です。 JMPでサポートされている因子分析は、「共通因子分析」（common factor analysis）や「探索的因子分析」（exploratory factor analysis）とも呼ばれています。 因子分析モデルでは、因子と誤差の線形結合によって観測変数が表されています。 因子分析は、観測変数に 共通 するバラツキを説明する手法です。 因子分析の目的は、観測されない因子によって観測された変数について意味のある解釈を見出すことです。 多変量データを、潜在的な少数の因子で説明しようとします。 因子分析は、心理学・社会学・教育学に端を発し、さまざまな分野で利用されています。|hph| lae| wnc| cbo| dha| duu| vct| kbg| ptx| ykj| afa| ejm| kwf| lki| gna| tjl| hep| utm| wpu| sxe| mmo| hnc| wih| rpm| arj| naa| dvj| nay| gif| fdl| vje| ioq| fuj| shj| kkz| hqz| xbw| kjn| yty| ymo| rqw| pze| fjz| wvl| ziv| anp| zpz| xnc| kii| nxn|