因子分析とは

因子分析は、測定の間に発生する可能性のあるさまざまな相関とパターンを調査する統計分析の一種です。 因子分析には2つのタイプがあります。 探索的および確認的。 これらの2つのバージョンは、個別に使用することも組み合わせて使用​​することもできます。 この分析では、さまざまな種類の統計計算が使用されます。

因子分析で使用される一般的な最初のステップには、実験での測定値の収集が含まれます。 相関数学は、既存の相関を決定するために使用されます。 研究者は、分析から計算されたすべての要因が含まれるかどうかを決定します。 一部の実験では、特定の要因を統計に組み込む必要があり、他の実験は除外する必要があります。

考えられる要因を抽出するために使用される1つの方法は、最尤法です。 この計算は非常に複雑であるため、研究者は通常、手作業で計算を実行できないため、統計的なコンピュータープログラムが使用されます。 分析内の要因は、いくつかの方法で組み合わせることができます。 分析では、データの大きな分散または広がりを説明する方法で、因子の順序を回転またはコーミングする必要があります。

最終的な要因とスコアが計算されると、データを解釈できます。 最高のスコアを持つ要因は、測定値に最も影響を与えます。 これらのスコアは、さらなる統計分析にも使用できます。 他の種類の統計分析とは異なり、この分析では、小さなグループに限定するのではなく、重要な要素を無制限に作成できます。

探索的因子分析を使用して、特定の測定に影響を与える可能性のある性質を理解します。 これらの要因が測定値にどの程度影響するかは、探索バージョンでも重要です。 これらは、測定が行われる前に事前設定されていません。 確認的要因分析では、計算の前に調査されている特定の要因があります。

1つの実験で両方のタイプの因子分析を使用できます。 探索バージョンは理論を作成するために使用され、確認バージョンはその理論を証明するために使用されます。 確認分析が好ましくない場合、研究者は探索分析の計算方法を変更する必要がある場合があります。

これらの計算に必要な測定の数は重要です。 ほとんどの計算では、少なくとも10回の測定が必要です。 通常、確認分析には、探索的分析よりも多くの測定が必要になります。 分析を成功させるには、少なくとも200回の測定が必要な場合があります。 原則として、より多くの測定値を使用すると、通常、より信頼性の高いデータが得られますが、必要な数は実験によって異なります。