因子分析の適用例
また，個々の変数についてもサンプリング適切性 MSAi が評価できる。 因子分析が有効であるためには個々の変数に対する MSAi が十分に大きいことが必要である。 MSAi の小さい変数は因子分析から除去する必要もあろう。 対象としたデータにおいて，Kaiser-Meyer-Olkin のサンプリング適切性基準の値は 0.957 と大きく(marvelous)，因子分析を適用してよいという判断を下した。 因子の解釈 因子数を 2 に指定して因子分析を行った結果を表 3 に示す。因子軸の回転を行うことにより因子の解釈が容易になることが多いので，バリマックス回転を行った結果を示した。なお，因子軸の回転には直交回転と斜交回転があり，それぞれ複数の回転方法がある。 直交回転 バリマックス回転，バイコーティマックス回転，コーティマックス回転，エクィマックス回転 斜交回転 コバリミン回転，バイコーティ
心理データ解析第８回(1)
心理データ解析 第８回(1) 因子分析 因子分析は非常に多くの研究で用いられる多変量解析のひとつの手法である。 因子分析は，複数の変数間の関係性を探る際によく用いられる手法である（ただし正確には潜在的な変数を仮定するのだが，以下に説明する）。 扱うデータは全て量的データである。 基本的な考え方 因子分析をする目的は，「因子」を見つけることである。 因子とは，実際に測定されるものではなく，測定された変数間の相関関係をもとに導き出される「潜在的な変数」（観測されない，仮定された変数）である。 言い換えると，因子分析とは「ある観測された変数（たとえば質問項目）が，どのような潜在的な因子から影響を受けているか」を探る手法といえる。 たとえば５つの教科を因子分析することによって，２つの因子（文系能力と理系能力）が見いだされる場合には，そのような２つの能力が，測定された変数である５教科に影響を及ぼして
因子分析とは
いま人について，3種類のテストの成績 が得られているとしよう．各々のテストの成績の間には，一般に高い相関がみられるが，因子分析(factor analysis)では，そのような相関関係を少数個の潜在的因子を考えることにより説明しようとする．1つの因子で説明できると考えられるとき，次のようなモデルが想定される． ここに，は番目の個体の潜在的な(common factor)の値(因子得点factor score)--この値は直接は測定できない--で平均0，分散1とする．また，その係数 は (factor loading)， は(unique factor)あるいは(specific factor)と呼ばれ，各テスト固有の変動を表わす． は平均0，分散 をもつ確率変数で，互いに無相関，また との間も無相関と仮定する． 上のモデルが成り立つときには， の分散共分散行列は
心理データ解析第８回(2)
因子分析の実行 分析 → データの分解 → 因子分析 「変数」に「外向性」「社交性」「積極性」「知性」「信頼性」「素直さ」を指定。 「因子抽出」をクリック 「方法」を「主因子法」に指定 その他，「重み付けのない最小二乗法」や「最尤法」などを使用するとよいと思う。 デフォルトでは「主成分分析」となっているが，因子分析をする時には，これは使わない方がよい。 「スクリープロット」にチェックを入れる 「抽出の基準」 求めたい因子数が決まっている場合には「因子数」をクリックし，数字を入力する。 今回は「最小の固有値」，数値は「１」のままでよい。
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factor_analysis
因子分析: Factor Analysis 兵庫教育大学 成田 滋 Updated January 6, 1998 ［心理・教育のための統計の初歩］［論文の書き方］ ［偏相関分析について］［多変量解析は強力で難しくない］ ［ノンパラメトリック法による分散分析の方法 --Friedman］［直線的関連 Correlation］ ［データの性質と反復測定データ: Repeated Mesurement］［ 共分散分析について］［データの性質を知ろう］［クラスター分析: Cluster Analysis］［判別分析: Discriminant Analysis］［重回帰分析: Multiple Regression Analysis］ はじめに 世の中では、いろいろなアンケート調査が行われます。新しい製品がどんな消費者に人気があるのか、どの店の売り上げが高いのか、どの政党
浅野 晃の講義 － 応用統計学（2008年度前期）
お知らせ レポートについて こちらの案内を見てください． 休講について ５月２２日は，出張のため休講とします．以後の講義は１回ずつ後ろに繰り下げ，予備日を１日使用します．下のスケジュール表で確認してください． 講義室変更 第２回の講義（4/17）から，講義室をC709に変更します． 「学内用」の表示について 講義プリント・資料に「学内用」と表示されている場合は，広島大学内では自由に見ることができますが，広島大学の外で閲覧するには，受講生に通知したパスワードが必要です．これらのプリント・資料は，他の書籍のコピーであったり，他の書籍から引用した図を含んでいるため，アクセスに制限をつけています． 受講生は，「学内用」のプリントも印刷して持参してください． スケジュール以外のプリント 講義の案内 スケジュール
心理統計の注意点：因子分析についての注意点
因子分析について 細かいことを書いていますが，個人的に一番大切だと思うことは，「２．（０） 何よりもまず押さえておくべきこと」です．ある程度分かっている方は，その部分だけ読んで頂いてもいいと思います． １．因子分析の手順と様々なパラメータの意味 因子分析。心理学をやっているなら、そして質問紙調査をやるのなら、必ず一回はぶつかる壁でしょう。そのやらんとするところは分かるのだけれども、出力が多すぎて何を見たらいいか分からない。回転って何？ 共通性の推定値？ よく分からないからこそ、統計ソフトのなすがまま、デフォルトの設定で行っている人も多いでしょう。この章では、そのような因子分析に関し、分析が行われる手順をできるだけ平易に解説しながら、様々な言葉の意味を記述していきたいと思います。 （１）測定変数の相関行列を求める： 因子分析を行う時、最初に行われるのは、測定変数間の相関行列（もしくは
調査データ分析 2009
調査データ分析 2009 最終更新日: counter: (2005/10/3からの累積 ) テスト用データ パソコンの問題がある場合、共同研究室の相談箱か，ＳＰＳＳなどの授業でならってることなら堀(e-mail )に相談する。起動しないなどのハードやソフトがなくなっている等のトラブルは香川大学総合情報基盤センターの担当へ。 小塩真司(2004)『ＳＰＳＳとＡｍｏｓによる心理・調査データ解析－因子分析・共分散構造分析まで』東京図書 および 小塩氏のホームページを利用する。 心理データ解析 小塩氏の説明はSPSS12.0に基づいているのでSPSS15.0、16.0を導入している香川大学総合情報基盤センターとは少し違っているところがある。 小塩氏の説明はSPSSの統計命令の基本部分を中心にしているため、授業内でもう少し高度な部分について説明する。 尺度例などより一般的な論文作成上の参考サイトは
因子分析
因子分析 因子分析とは測定された多数の変数の相関関係に基づいて、直接測定できない潜在因子（因子：(factor)を見いだす手法である。 たとえば相関関係が高い３つの変数がある、ということは、「単一の潜在因子」によってこれら３つの変数の値が決定されていると考える事ができる。 ただし「因子」そのものは直接に観察することはできない。そこで測定データ（の相関行列）に基づいて、その背後に隠れている「因子」を抽出していこうとするのが因子分析である。 因子分析についてはこの文書を参考にする事。 ■変数・観測値・測定尺度 理論的には変数の数と同数の観測値の数がそろえば因子分析は可能であるが、実際には目安として変数の数の５～１０倍の観測値が必要である。観測値が多ければ多いほど結果が安定し、信頼性の高いものとなる。 変数の測定尺度は基本的には比例尺度が望ましいが、観測値の数が多ければ、順序尺度あるいは間隔尺度
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SD comparison
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FACTOR ANALYSIS
http://homepage2.nifty.com/nandemoarchive/tahenryo/inshi_2.htm
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