因子分析とは何ですか？

因子分析は、測定間で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。これらの2つのバージョンは、個別に使用するか、組み合わせることができます。この分析で使用される統計計算には、さまざまな種類があります。

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判断します。いくつかの実験では、統計に組み込まれ、他の要因を除外する特定の要因が必要です。

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、最低尤度です。この計算は非常に複雑であるため、統計的コンピュータープログラムが使用されます。研究者は通常、計算を手作業で実行できないためです。要因wi分析は、さまざまな方法で組み合わせることもできます。この分析では、偉大な分散またはデータの拡散を説明する方法で、因子の順序を回転または凝集させる必要があります。

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。スコアが最も高い要因は、測定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。他のタイプの統計分析とは異なり、この分析は、要因を小グループに制限するのではなく、無制限の量の重要な要因をもたらす可能性があります。

探索的因子分析は、自然の中でどのようなものが特定の測定に影響を与える可能性があるかを理解するために使用されます。これらの要因が測定にどれほど強く影響するかは、探索バージョンにも関心があります。これらは、測定が行われる前に事前に設定されていません。確認因子分析で、計算前に調査されている特定の要因があります。

両方のタイプの因子分析を1つの実験内で使用できます。探索的バージョンは理論を作成するために使用できますが、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。確認分析が好ましい場合、研究者は探索的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数は重要です。ほとんどの計算では、それ以上ではないにしても、少なくとも10回の測定値が必要です。通常、確認分析には、探索的よりも多くの測定が必要になります。時には、分析を成功させるには少なくとも200の測定が必要です。一般的なルールとして、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生じますが、必要な数は実験に依存します。