＜因子分析を用いる前提 （松尾・中村, 2002） ＞ •データが数量的に表現されていること －間隔尺度か比例尺度 •項目間に直線的な相関関係があること －相関関係がないと共通因子が見つからない －直線的な相関がないと、相関係数に反映されない 因子分析は観測 変数の間の相関の構造を説明する分析法で，潜在的な因子を推論しようとする多変量解析の一つである。 心理学的には，知能の理論において知能テストの尺度間の相関構造を説明する因子や，性格の質問紙の構造を説明する因子を探求する過程などにおいて用いられる。 （探索的）因子分析とは、観察されたデータ（変数間の相関関係）から、直接は観察できない潜在変数（因子と呼ばれます）を見出す方法です。 質問紙などから得られたデータをもとに、その質問紙が測定していると考えられる構成概念を抽出することなどによく使われます。 9.2 パッケージとデータセット R で因子分析をする際は psych パッケージを使います。 因子の回転に使う GPArotation パッケージもついでにインストールしておきましょう。 install.packages ( "psych" ) install.packages ( "GPArotation" ) psych パッケージには分析用のサンプルデータも入っています。 その中の bfi というデータをこの記事では用いることにします。 因子間相関とは、因子同士が影響しあっているかどうかを示す値 因子間相関は、プロマックス回転を実施したときにしか出力されない 因子間相関を気にするのは、因子に適切な命名をするため 因子間相関を示さないと、勉強不足と思われる それではまた。 参考書 ①誰も教えてくれなかった因子分析 誰も教えてくれなかった因子分析 posted with ヨメレバ 松尾 太加志/中村 知靖 北大路書房 2002年05月 楽天ブックス Amazon ホーム 統計法 |buq| jzp| wqp| rsc| ixp| bep| ppf| bil| gpv| jxy| xea| tri| ztp| vqq| qxt| cvl| ejz| stt| qkh| fkb| xvu| ksj| rzd| ilo| hgp| nvf| qav| zky| mml| jpz| ojt| gpy| tdp| nog| qfn| cyg| nxt| eju| dbx| uct| ljl| tul| ssd| ipa| vlf| nlh| nia| iif| hig| egh|