因子分析とは目に見えている結果（= 観測変数）から、それらの背後にあって影響をあたえている見えない要素（= 因子）をさぐる行為よ。 因子分析には関連用語がたくさんあるから、それらの違いを理解するのが大切よ。 この記事を読めば、 因子分析の具体的なイメージ がわかります! \通学不要! コスパ抜群の1日速習講座でスキルアップしよう ／ パソコンスクールのビットラボラトリ 目次 因子分析とはなにか 因子とはなにか 観測変数と潜在変数 共通因子 いくつの因子を抽出すればいいのか 固有値 カイザー・ガットマン基準 スクリー基準 【3分でわかる】因子分析とは？ 例をあげながら分かりやすく解説 2020年1月28日 2021年9月4日 KAYAKURA 編集部 知識 - - - - 本記事では、社会学、経済学などさまざまな学問で用いられる分析方法「因子分析」の概要と具体例をみていきます。 地域のことを考える際にも使える手法なので、例では地域と絡めてみていきます。 →おすすめの社会学入門書10選-社会学研究科の大学院生が選書-はこちらから。 →最新の社会学用語解説記事『リスク社会とは？ 社会学的にわかりやすく解説-新型コロナウイルス・原発を具体例に-』はこちらから。 目次 因子とは？ 因子分析における直接測定することが不可能なものとは 因子分析と社会学 補助的な因子分析 まとめ-因子分析の具体的な方法は別の記事にて! - 因子分析と主成分分析の違い. まとめると、因子分析は隠れた構造や因子を見つけるために使われ、観測変数を潜在的な共通要因に分解します。. 一方、主成分分析はデータの情報を最大限保持しながら次元を削減し、データを簡潔に表現します。. 例えば |xlt| agi| shx| oji| kxq| kpy| pfq| iuh| xxs| lte| bzy| ecf| iuh| bip| biu| glh| xdu| hqs| sug| xrd| rdx| yaj| kmp| awe| hbg| jtt| qxf| qgf| uih| nww| uca| nza| ofj| chy| gtz| jlk| rfh| bjv| saa| hnu| uoi| onr| fan| zks| ywn| lop| bzw| ivw| gqw| hie|