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解析の対象に対して、複数の量的特性についての値が得られているときに、各特性をいくつかの共通因子の1次式とその特性固有の特殊因子の和に分ける方法。共通因子で説明できる部分ができるだけ大きくなるように定める。1つの方法として主成分を共通因子の数だけ求めて、それらから得られる係数ベクトルに対して、1次変換に当たる回転を実行する。[1]
 
解析の対象に対して、複数の量的特性についての値が得られているときに、各特性をいくつかの共通因子の1次式とその特性固有の特殊因子の和に分ける方法。共通因子で説明できる部分ができるだけ大きくなるように定める。1つの方法として主成分を共通因子の数だけ求めて、それらから得られる係数ベクトルに対して、1次変換に当たる回転を実行する。[1]
  
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かなり沢山の変数で表現されているサンプルを糸口に、その変数に本質的に含まれている共通因子を見つけだす手法である。例えば、買物の場面を数十用意し、その場面における行動(買うか買わぬか)から買物行動における基本因子(おしゃれ、つきあい、・・・)を見つけだす。行動にどれだけ因子が含まれているかを示す数値を因子負荷行列という。[3]
  
 
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2015年3月8日 (日) 11:41時点における版

factor analysis

定義

因子分析とは、いくつかの変量間に潜む、共通の要因-共通因子(common factor)-を探り出す手法のこと。因子分析は主成分分析とよく似ているのだが、主成分分析では、いくつかの変量を総合化するのに対し、因子分析はそれらの変量のもとにある共通の要因に注目している。(主因分析⇔データを潜在因子に分解、主成分分析⇔データを主成分に統合化)[2]

解析の対象に対して、複数の量的特性についての値が得られているときに、各特性をいくつかの共通因子の1次式とその特性固有の特殊因子の和に分ける方法。共通因子で説明できる部分ができるだけ大きくなるように定める。1つの方法として主成分を共通因子の数だけ求めて、それらから得られる係数ベクトルに対して、1次変換に当たる回転を実行する。[1]


分析の視点

かなり沢山の変数で表現されているサンプルを糸口に、その変数に本質的に含まれている共通因子を見つけだす手法である。例えば、買物の場面を数十用意し、その場面における行動(買うか買わぬか)から買物行動における基本因子(おしゃれ、つきあい、・・・)を見つけだす。行動にどれだけ因子が含まれているかを示す数値を因子負荷行列という。[3]

関連事項

  1. PI用語集


引用

  1. 日本オペレーションズ・リサーチ学会編、「OR用語辞典」、日科技連出版社、2000
  2. 石村貞夫、D.アレン、「すぐわかる統計用語」、東京図書、1997
  3. 山鳥忠司、「数学教室」