数量化理論 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "数量化理論" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2014年12月） 数量化理論（すうりょうかりろん、（英: Hayashi's quantification methods）は、統計数理研究所元所長の林知己夫によって1940年代後半から50年代にかけて開発された日本独自の多次元データ分析法である。 数量化理論にはI類、II類、III類、IV類、V類、VI類までの6つの手法があり、現在、I類からIV類までがよく知られている。この何類という名称は、1964年に社会心理学者の飽戸弘（元東洋英和女学院大学学長、東京大学名誉教授）によっ
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ
2. 自己紹介 • 清水裕士 – 専門：社会心理学グループダイナミクス – 所属：広島大学大学院総合科学研究科助教 – 趣味：フリーの統計ソフトを作ってます – 連絡先：simizu706(あっと)hiroshima-u.ac.jp • (あっと)を@に変えてください。 – ブログ：http://norimune.net – Twitter: @simizu706 Kazutan.R 3. 本発表のメニュー • Rで因子数の決定についての分析をしよう！ – VSS関数で因子数決定の指標を出力しよう！ – fa.parallel関数で平行分析を使おう！ • Rで因子分析をしよう！ – fa関数を使おう！ – 多彩な回転方法でグルグルしよう！ • Rでカテゴリカル因子分析 – mirt関数を使おう！ Kazutan.R 4. 因子分析 • 項目群の背後にある潜在因子を見つける – 心理尺度を用
Multivariate statistics - Wikipedia
"Multivariate analysis" redirects here. For the usage in mathematics, see Multivariable calculus. Multivariate statistics is a subdivision of statistics encompassing the simultaneous observation and analysis of more than one outcome variable, i.e., multivariate random variables. Multivariate statistics concerns understanding the different aims and background of each of the different forms of multi
主成分分析 - Wikipedia
関連する手法[編集] 主成分分析は因子分析によく似ている。因子分析は、データの背後にある構造に関する分野固有の仮設と、主成分分析の場合とはわずかに異なった行列に対する固有ベクトルを求める手法である、と要約できる。 主成分分析は正準相関分析 (canonical correlation analysis; CCA) とも関わりがある。正準相関分析は二つのデータセット間の相互共分散に基いて座標系を定める手続きだが、主成分分析は単一のデータセットの分散に基いて座標系を選択する手法である[7][8]。 詳細[編集] 数学的には主成分分析はデータの基底に対し直交変換（回転）を行い、新たな座標系を得ることであり[9][要ページ番号]、新しい座標系はその第一成分（第一主成分と呼ばれる）から順に、データの各成分に対する分散が最大になるように選ばれる。 以下では、データ行列 X として、各列の標本平均が 0
多変量解析 - Wikipedia
この項目「多変量解析」は加筆依頼に出されており、内容をより充実させるために次の点に関する加筆が求められています。 加筆の要点 - 統計学の分野の内容をベースとした導入部分の出典明記・加筆など。また、各学問での多変量解析の利用など。 （貼付後はWikipedia:加筆依頼のページに依頼内容を記述してください。記述が無いとタグは除去されます） （2020年7月） 多変量解析（たへんりょうかいせき、英語: multivariate analysis）は、多変量のデータの特徴を要約する方法のことである[1]。データの要約により、データの特徴を単純化し、分析しやすくする[2]。 当初は統計学の理論として生まれたが、コンピュータの発展とともに他の分野でも応用されるようになっていった[1]。 主な多変量解析[編集] この節は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の
因子分析 - Wikipedia
因子分析（いんしぶんせき、英: factor analysis）は、分析対象を多数の項目で測定・評価したデータ(=観測データ)の連成を分析し、データの裏にある本質的な原因(=因子)を統計的に推定する多変量解析の手法のひとつ。 心理学におけるパーソナリティの特性論的研究など、心理尺度の研究手法として使用される。 モデル式の形状などから主成分分析と混同されることもあるが、主成分分析は観測データから合成スコアを構築することが目的であるのに対し、因子分析は観測データが合成量であると仮定し、個々の構成要素を得ようとすることが目的であり、両者は因果関係を異にする。 適用の例として「器用さ」の個人差の検討が考えられる。A, B, Cの3人はそれぞれ「ジグソーパズル」「彫刻」「時計の分解」をある速度で器用にこなすことができるとしたときにA, B, Cの器用さをどのように評価すればよいかを考える場合、3人が
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