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因子数決定指標の特徴
0.55 (5)サンプル誤差の影響は大きい。 RAW-EIGEN はマイナー因子に敏感に反応する。サンプル誤差にも反応する。１指標因子とサンプル誤差が合わさると共通因子としてしまう。 因子あたり項目数、共通性の大きさ、サンプルサイズにあまり影響されない。but 上の問題あり。母相関行列においてはあまり影響されず、指標数が４以上ならば、感度は相関係数 0.8であり高い。 母相関行列の因子数決定法としてはいいものであるが、実データの因子数決定法として問題がある。 NFI NFI がRAW-EIGENと似た動きをし、サンプルサイズの影響を受けないし、項目数の影響も極めて小さい。ただ、負荷量の影響は多少受ける。また、１指標＋サンプル誤差の影響はない。これは感度の設定の問題かもしれない。RAW-EIGENが0.80 に対してNFIは0.70 である。また、２指標の場合 NFI は項目数に影響される。
アイスクリーム統計学にようこそ！
｜向後研究室ホームへ｜次へ→ アイスクリーム屋さんで学ぶ 楽しい統計学 ──相関から因子分析まで── （公開版2004.3） Web独習教材「アイスクリーム屋さんで学ぶ楽しい統計学《にようこそ！ この教材は、実際に大学の授業で使用したものです。それを一般に公開しますので、どうぞお役立てください。 下のもくじに従って１章から９章まで順番に学習していくと、相関から因子分析までの入門を習得することができます。相関から始まる統計学の第一歩を踏み出すことができるでしょう。全体の分量は、週２時間で15週間（30時間）として設計してあります。 さあ、進めていきましょう。まず、「この教材の使い方《からお読みください。 もくじ
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