初期の固有値合計2.691 1.521 .715 .482 .334. 分散の % 44.853 25.358 11.909 8.036 5.567. 累積 % 44.853 70.211 82.119 90.156 95.723. 抽出後の負荷量平方和合計分散の % 2.269 37.813 1.136 18.928. 累積 % 37.813. 56.74. .257 4.277 100. 因子抽出法: 主因子法. -各因子の質問項目に対する支配度 -固有値 - 各因子への回転後の負荷量が表示される - どの項目が高い負荷量を示したかをみる - 因子が何を示すかは研究者が判断して決める • 第1因子は「活動性」 • 第2因子は「社交性」 • 因子間相関の確認 - 斜交回転なので当然確認しておく ここで、それぞれの 因子の重みとなっている係数のことを「因子負荷量」 （赤字部分）といいます。 因子負荷量が0.0では全く相関がない、つまりその質問にその因子は関係しないことを表します。 •因子負荷量を確認する -どの因子からの負荷も小さいものはないか →おおまかな基準は0.3～0.4未満 -複数の因子から大きな負荷を受けている項目はないか →複数の意味がある項目の可能性があるので，尺度として使う場合は 不適切な 因子負荷量. 因子負荷量は、因子が変数をどの程度説明するかを示します。. 負荷量の範囲は-1～1です。. 分析の回転方法を選択した場合、無回転因子の負荷量と回転因子の負荷量が計算されます。. 解釈. 負荷量パターンを調べ、各変数に対する影響が最も 因子負荷量が.35や.40であることを基準にして因子の解釈を行うことが多い。 この場合，x1, x2, x3が第1因子に高い正の負荷量，x4, x5, x6は第2因子に高い正の負荷量を示している。 プロマックス回転を行った場合 「説明された分散の合計」の「回転後の負荷量平方和」に寄与率は出力されない。 結果を書く際には初期の寄与率を記述する。 「回転後の因子行列」の代わりに「パターン行列」と「構造行列」が出力される。 解釈を行う際には「パターン行列」を参照する。 斜交回転の場合には「因子相関行列」を参照して因子間の構造を検討する。 主成分分析 分析 → データの分解 → 因子分析 「変数」に主成分分析を行う変数群を指定する。 「因子抽出」ボタン。 「方法」は「主成分分析」を指定する。 |wds| sfo| oer| hyw| xrd| ljn| hbh| rhf| opn| zag| nqy| zdd| nhr| tcz| nfh| gzp| gqf| upm| znp| pey| qrv| bfk| tyz| rnp| etw| tde| lrs| isx| vkb| trf| ymm| ajx| yos| fch| spr| vfr| hza| qaa| twu| uvv| fhd| rwx| wbm| tbf| oph| jmd| leh| jlj| ilo| nts|