因子分析

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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
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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
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確認的因子分析を回帰分析の用語で表現する

確認的因子分析(モデルのあてはめ)を回帰分析の用語で表現すると、確認的因子分析では6つのパラメータを推定しているといえる。 (1) 回帰係数(=因子負荷量) (2) (回帰)切片 (3) (回帰)残差分散 (4) 因
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部分的測定不変性 (partial measurement invariance)

概念 部分的測定不変性 (partial measurement invariance)とは、尺度のうちに測定不変性を満たす項目と満たさない項目が混在している状態である。 関連 測定不変性(measurement invariance
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測定不変性(measurement invariance)、測定等価性(measurement equivalence)

同義語 測定不変性(measurement invariance)、測定等価性(measurement equivalence) 定義 測定不変性(measurement invariance)とは尺度(scale)の性質を表す言葉で
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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
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3相データに対する因子分析で生じる5つのモデル

3相データに対する因子分析では5つのモデルが生じる。 配置不変モデル(configral invariance) 弱測定不変モデル(weak measurement invariance) 強測定不変モデル(strong measure
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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
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構成概念(construct)

構成概念とは、複雑な事象の理解や説明を簡単にしてくれる概念(=言葉)のことである。 平たく言えば、それがあるとなんとなく物事がわかる気がする便利な言葉のことである。 実在するかどうか(物理的に確認できるかどうか)は問わない。 例えば学
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因子分析(factor analysis)

定義 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
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共通性(communality)

共通性とは、観測変数の分散のうち、共通因子で説明できる成分の割合のこと。 共通性の2乗+独自性の2乗=1となるように定められている。
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単純構造(simple structure)

単純構造とは:探索的因子分析の結果として推定された因子負荷行列において、各観測変数が可能な限り少数の因子(従って理想的には1つの因子のみ)からのみ大きな影響を受けている状態のこと。 単純構造は2つ以上の因子の存在が仮定される場合に、因子負
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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
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スクリープロット(scree plot)

相関行列から計算される固有値をy軸、固有値の連番をx軸に、固有値の大きいものから小さいものへと順にプロットした図のこと。 探索的因子分析における因子数決定の判断材料の1つとして使用される。 具体的には、スクリープロットを左から見て行き、
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