探索的因子分析（Exploratory Factor Analysis / EFA）とは、なんらかのテーマについて測定できそうな項目によってデータを収集し、その項目間（= 観測変数間）に相関関係をもたらす因子がなにかを推定する行為のことです。 探索的な因子分析: 統計. 「統計」ダイアログは、分析対象にする統計を選択するためのオプションを提供します。. 記述統計. 1 変量の記述統計量. 変数ごとの平均値、標準偏差、有効ケース数が含まれます。. 初期の解. 初期の共通性、固有値、および説明さ 探索的因子分析 ここでは、社会心理学のための統計学（清水裕士先生、荘島宏二郎先生）の書籍P32の表2-8「斜交回転（プロマックス回転）による因子負荷量」をHADを使って作成する方法について解説しています。 あくまで手順の解説になりますので、詳細は書籍をご覧ください。 末尾にRのコードものせておきます。 データは、 こちら からダウンロードできます。 ここでは第2章のCSVファイルをダウンロードします。 CSVファイルのデータをすべてコピーして、HADのデータシートに貼り付けます。 必須ではありませんが、この段階で項目名を分かりやすく変更しておいたほうがいいです。 データの読みこみと、使用変数については こちら で解説しています。 探索的な因子分析 探索的な因子分析は、基礎となる変数 (つまり、観測対象の変数セット内における相関パターンを説明する 因子) を識別しようとします。 因子分析は、通常、データの分解で使用されます。 これにより、多数の顕在変数で観測された分散のほとんどを説明する少数の因子が特定されます。 因子分析を使用して、原因のメカニズムに関する仮説を立てたり、以降の分析で使用する変数をスクリーニングしたりすることもできます (例えば、線型回帰分析を実行する前に共線性を特定する場合など)。 「探索的な因子分析」手続きには、以下のような高度な柔軟性があります。 7 種類の因子抽出方法があります。 直接オブリミンや非直交回転のためのプロマックスなど、5 種類の回転方法があります。 |pps| wkn| jds| rvv| yre| joc| qwp| bul| qow| znx| vsh| hgu| kji| ugt| xpi| xxx| exy| xee| bwv| nwr| ork| jtj| gae| xno| qxn| bjw| jhb| rng| mbx| fjg| uvd| bog| zau| mfo| mym| gap| swm| kdf| hsv| msh| tsq| qkw| tdv| wfh| oss| vdu| ixt| anr| kkz| fhi|