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因子分析の統計学【統計解析講義基礎】 | 統計解析 - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター

因子分析の統計学【統計解析講義基礎】

因子分析の統計学【統計解析講義基礎】


因子分析の統計学【統計解析講義基礎】

 

因子分析は、互いに関連している項目(相関を持つ項目同士)が、どのようにまとまりを形成するかということに基づいて、現象を説明する潜在的な変数である因子を抽出する方法です。

 

それぞれの因子は、複数の異なる変数を代表するものであり、ある種の研究においては、結果を表現する際に、個々の変数よりも効率的であることが知られています。

 

この技法を用いる場合、最終目標は、お互い関連するこれらの変数のまとまりにより一般的な名前をつけて表現することです。

 

そして、これらの変数のグループ(因子)に名前をつけることは、行き当たりばったりの手続きではありません。

 

名前は、変数同士がどのように関連しているかというあり方の根底にある、内容や概念を反映しています。

 

たとえば、東京大学の佐藤一郎と彼の同僚たちは、子どもが12歳以前に受けた虐待の経験が、どのように青年期の仲間・恋人関係に影響するかを理解しようとしました。

 

そのために、研究者たちはたくさんの変数についてデータを集め、そのすべての変数間の関連を検討しました。

 

関連する(そして、理論的に意味をなすグループに属する)項目を含んでいると思われるものは、因子と見做されました。

 

この研究で、このような因子の1つは、「ののしり・非難」と名付けられ、10個の項目から構成されていました。

 

それら10個の項目は、すべて互いに関連していました。

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