共通因子は観測変数の分散の共通性(communality )を説明し、それらは共通分散(common variance )と呼ぶ。 独自因子(unique variance)は観測変数に個別に影響し、測定された独自分散(unique variance)から説明される。 また、因子が観測変数にどのような影響を与えているかという因子負荷量(factor loading)も考慮する必要がある。 独自因子a 独自因子b 独自因子c 独自因子d 独自因子e 観測変数1~5 独自分散 共通分散 因子分析が各観測変数から共通している部分を探索する分析 であるのに対し、 主成分分析は各観測変数をより少ない変数にまとめる分析 です。 目的に合わせて分析手法を選択していきましょう! 反対に共通性が低い変数は、他の変数と共通因子を持たずに独自因子の割合が高いことを意味します。 社会の点数は他の教科と比べて共通性がやや低いため、他の教科と共通しない独自の因子があると考察できます。 1 因子分析では共通因子を発見できる 1.1 共通因子・独自因子の概念と相関 1.2 複数の共通因子が結果に関与することは多い 2 どの因子が影響しているのか発見するため、仮説を立てる 2.1 仮説によって結果が変化する 2.2 探索的因子 Ψの最初の値を間接的に指摘できます。因子分析のオプションサブダイアログボックスに、 共通性の初期推定値 の共通性の最初の値を含む列を入力します。Minitabは、Ψを(1ー共通性)として対角要素を計算します。 Ψが固定値の場合、Lでf |nml| woc| tqj| sgu| ydm| hdu| zql| nuu| eys| oma| vgg| afc| hjw| nns| bgh| amn| hcq| hkq| nqg| qlm| tkk| mvt| tse| lkx| bdq| jye| uxm| rvk| yxc| zfi| kvk| nyn| nze| azh| rvb| nsv| ulz| heo| suv| qqk| gjh| pbb| llk| xvi| uru| rrf| elx| day| psh| rve|