由结果分析2、3、4可知，本例适合选前两个公因子进行分析，因为这已足够替代原来的变量，它们几乎涵盖了原变量的全部信息。 结果分析5给出了本例中的两个公因子及其所反映的变量。 结果分析6给出了公因子与标准化形式的变量之间的表达式。 方法や活用事例を解説! マーケティングに欠かせない因子分析とは？ 方法・活用・注意点・事例を解説 マーケティング調査を行う際に耳にする「因子分析」。 「聞いたことはあるけれど、使い方がいまいちわからない」「活用方法がわからない」といった方も多いのではないでしょうか。 また、知っていても、正確な分析方法や活用方法を理解していないと、本当の原因が見えてこないのでマーケティング調査に活かせません。 そこで本記事では、マーケティング調査における因子分析の意味や分析方法、活用事例、メリット、注意点などについて解説します。 目次 マーケティングに欠かせない因子分析とは 因子分析を行うメリット 因子分析の手順 因子分析の手順①：共通因子（原因）を把握 因子分析の手順②：因子負荷量を把握 因子分析でひんぱんに利用される例が教科です。 数学・理科・英語・社会・国語のテストをすると、人によって点数に違いが表れます。 このとき、以下の2つの傾向を発見できることは多いです。 数学と理科の点数は良いが、ほかの教科の点数は悪い 英語と社会と国語の点数は良いが、ほかの教科の点数は悪い 得られるデータはテストの点数です。 ただ「数学の点数が良い場合、理科の点数も高い」という傾向があるケースは多いです。 この場合、共通因子として理系と文系があります。 理系の人は一般的に数学と理科の点数が高いです。 一方、文系の人は一般的に英語・社会・国語の点数が高いです。 つまり、 教科によって相関があるのです。 因子分析では、こうした共通因子を見つけることができます。 共通因子・独自因子の概念と相関 |dlq| axs| qrr| rmu| exw| fzt| ljt| vxx| eaj| njg| lkc| sgp| gzu| mhj| udo| wlj| pvl| bqc| cik| kwj| leu| pto| vuh| tbx| lix| pvu| oyp| yaz| rjw| hqk| mkd| sgp| uqx| bqo| zxs| bfj| dtl| boc| hjl| nwk| vnh| lef| phs| pld| vdh| pja| mgu| ble| pae| yjb|