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
（おまけ） イラストでわかる自由度と不偏分散
本文に戻る （おまけ） イラストでわかる自由度と不偏分散 標準偏差を計算するときに、なぜデータ個数ではなく自由度 ｎ－１ を使うの？ そもそも自由度って何？ というご質問を受ける。 標準偏差の計算と自由度の関係がわかりにくいということで、本文にバラバラに書いてあるものを、そこだけまとめなおしてみました。 ＜不偏分散の公式＞ 平方和Ｓ 不偏分散Ｖ＝━━━━━━━━ 自由度ｎ－１ 不偏分散は 標準偏差 2（σ 2）の最もよい推定値になっています。偏っていないという意味で不偏と名づけられています。いっぽう、平方和をデータ個数で割ると、真の標準偏差値より小さめの数値となります。 標準偏差とは何か （真の平均 μ で算出したとき） 標準偏差とは何かを知るために、まず面積の平均値を計算することからはじめよう。 Ｑ： いろいろな大きさの正方形があります。この平均的な面積の正方形をどうやって描けば いい？
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