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アイスクリーム統計学にようこそ！
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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
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
外道でもわかる因子分析
外道でもわかる因子分析 −英語教育学研究におけるよりよい統計処理のために− キーワード 探索的因子分析 検証的因子分析 外道英語教育学 NOTICE - Always Under Construction - NOTICE Since 1999.12.21. Last Modified 2002.12.31. fprというメーリングリストで「サルでもわかる因子分析、なんてものがないかなあ」というお話があり、卒論・修論の時期のためか私ごときが身近な人から質問を受けることもあり、そんなこんなでふと思いついて書きはじめました。 参考文献は色々ありますが、あえて何も見ずに書き下ろします。そのほうが丸写しになるよりも、私が素人なりに簡略化して理解している通りの言葉なので、平易でいいかな、と思うからです。言うまでもないことですが、本格的に勉強なさるのであれば専門の書籍をご覧になりますよう。 統計や、
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http://homepage1.nifty.com/tmatsuo/factor.htm
http://bstat.f7.ems.okayama-u.ac.jp/statedu/hbw2-book/node89.html