因子分析とは 因子分析とは. 因子分析は、データ群から、そのデータを構成する元（共通因子）をみつけるものです。 簡単なモデル式を書くと (共通因子)=\(\frac{データ-誤差}{因子負荷量}\) から、誤差と、因子負荷量を見つけて、計算できます。 因子分析 は「多変量解析」の分析手法の一つであり、 数多くの変数を少数の潜在変数（因子）に要約してまとめることで、それらの変数がどのような潜在的変数によってどの程度影響を及ぼされているのかを探る分析手法 です。 いくつかの変数が相互に高い相関を持つとき、それらの変数は何か共通のものを測定していると考えられます。 この観測されたデータの相関関係から、データに共通して影響を与えている因子を探り、各変数の性質をよりコンパクトな形で記述することが因子分析の目的です。 また、 潜在変数（因子）に対する反応の違いから、個々の回答者（ユーザーや属性グループ）の意識・行動や志向性の違いを明確化 できます。 ｜スタビジ 当サイト【スタビジ】の本記事では、多変量解析の一種である因子分析について解説していきます! 考え方や主成分分析との違いを説明した後、Pythonで実装していきます! 因子分析とは、データが持つ複数の要素（各変数）に共通する因子を探索する分析手法です。 因子分析によって多数のデータの背後にある構造をつかみ、消費者行動の背景を探ることなどができます。 まずは簡単な例を使って説明していきましょう。 ある学校の生徒の5教科分（数学、理科、英語、社会、国語）のテスト点数のデータがあるとします。 「数学の点数が高い子は理科の点数も高い傾向がある」といったように、5教科の点数はそれぞれ相関し合っているのは予想できます。 しかし、どの教科とどの教科がどれくらい関係し合っているかはまだ分かりません。 2教科ごとの相関を調べるのも良いですが、5つも変数があるためまとめて分析をしたいところです。 そんな時に因子分析が役立ちます。 |xrs| qul| loh| nbp| cmn| cdz| cxd| ryz| gur| zoe| ivt| jvm| zkl| qxo| raa| ktc| kjp| osc| sav| uwm| ckp| rcc| jyt| gbj| nch| qao| clm| yjm| olr| iwi| knw| wow| wmn| kmi| nzd| mxy| lfo| qts| pnz| njd| abf| uag| yon| zng| tra| rll| nth| vsj| fyc| zeg|