「 因子分析 」一覧

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因子分析におけるカテゴリ数の多寡と分析手法の選択(因子分析 vs 質的因子分析)

カテゴリ変数を連続変数とみなして通常の因子分析を実行する場合、カテゴリ変数のカテゴリ数の多寡によって、因子分析か質的因子分析を使い分けることが推奨される。 カテゴリ変数が5値以上の場合、通常の因子分析を実行しても推定結果の偏りは大きくならないことが知られている。 一方、カテゴリ数が2値な...

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次元削減(dimension reduction)

定義 次元削減とは、多次元(多変数)のデータを、より少ない数の因子で要約的に表現する統計学の手法のことである。 計量心理学では次元削減が用いられることが多い。具体的な次元削減の手法としては、因子分析、クラスター分析、主成分分析などがある。

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多群確認的因子分析(multiple-group confirmatory factor analysis ; MG-CFA)

定義 研究によっては、異なる群間や、同じ郡の別の時点の潜在因子を比較する必要がある。典型的にはこの比較は潜在因子の平均値の比較によって行われる。 ここで注意しなければならないのは、平均の比較はどんなものであれ全て、測度が異なる群間で同様に機能すること、即ち各項目に対する応答は群が異なろうとも...

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n因子モデルとn次因子モデル

定義 n因子モデル(1因子モデル、2因子モデル、・・・)は因子数n個を想定した因子分析モデルのことである。 n次因子モデルは、因子にn次の階層構造を想定した因子分析モデルのことである。例えば(下位の)因子1、因子2、因子3が(上位の)因子Xによって観測されているというような構造のことである。 ...

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因子分析(factor analysis)

因子分析とは、観測変数の背後に少数の潜在的な共通因子(common factor)の存在を仮定し、この共通因子から観測変数への影響を推定することを通して、観測変数から生成される相関行列を説明しようとする統計モデルである。 因子分析には、観測データからこれを説明可能なモデルを構築することを目的とした...

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解の回転(rotation)

解の回転とは:因子負荷量の絶対値が、値の大きなものと小さなもの(0に近いもの)に、分離されるように初期解を変換すること。 解の回転方法は、「直交回転(orthogonal rotation)」と「斜交回転(oblique rotation)」に大別される。 回転の種類 仮定(制約) 導かれ...

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