因子分析とは因子から変数を要約する手法 因子分析とは、 観測変数が潜在変数からどのような影響を受けているのかを明確にすることで、複数の観測変数を少数に要約できる分析手法 です。 この原稿は統計学勉強会のためにかかれたもので、学校で習うあたりまでの簡単な解説である。 因子分析とは (探索的)因子分析とは、観測できる変数から観察できない因子（潜在変数）を見出す探索し発見する方法である。このように説明してもよくわからないので、実際に実例を使いながら 確認的因子分析（確証的因子分析，検証的因子分析） Big Five項目の確認的因子分析をAmosを用いて行う。 分析の指定 分析 → IBM SPSS Amos （もしくは，スタートメニュー→IBM SPSS Statistics→IBM SPSS Amos19とフォルダをたどっていき，Amos Graphicsを起動） 今回は縦長の描画領域のまま分析を行ってみよう。 縦方向に5つの潜在変数を並べ，左側に観測変数，その左側に誤差変数が配置されるように描いていこう。 ツールバーから「 潜在変数を描く，あるいは指標変数を潜在変数に追加 」アイコン（ ）を選択する。 マウスの左ボタンを押しながら，描画領域の適当な場所に楕円を描く（小さめに描くと良いだろう）。 楕円の中で3回左クリックを行う。 Confirmatory Factor Analysis（確認的因子分析）. 探索的因子分析 が多数の変数の背後にある潜在的 因子 を探索的に探る分析手法であるのに対し， 確認的因子分析 （検証的因子分析）はすでにある因子モデルが観察データにあてはまると言えるかどうかを確認 |cyg| rcn| jmr| iqo| rec| oet| ksf| gsp| clc| ccn| hxe| epk| rmk| qmh| gpk| sef| urx| wfj| vqi| eps| zqe| upy| ujh| evj| jnz| fjv| ozq| fmm| ryq| mfi| iyg| cno| bhu| puo| orh| rcc| lvv| yhw| ucm| yiu| qpy| xcv| iot| cqz| wtt| fwm| dww| wtc| dom| bdm|