因子分析モデルは次のようになります。 X = μ + L F + e この式では、 X は測定値のp x 1ベクトル、 μ は平均のp x 1ベクトル、 L は負荷量のp × m行列、 F は共通因子のm × 1ベクトル、 e は残差のp × 1ベクトルです。 因子分析とは 多変量データの背後に潜む相関関係を分析する手法が因子分析となります。 因子分析と言ってももう少し分けると2種類あり、探索的因子分析法 … 2018-09-01 11:47 bananarian.hatenablog.com Rで簡単に因子分析のやり方を確認したいと思います。 何か簡単に使えそうなデータを探したのですが、特に見つからなかったので、架空のデータで試してみます。 データ例 10人の学生が 理数系科目 の試験を受けました。 試験の結果は次の通りです。 理数系科目の点数には背後に理数系科目に関する得意不得意の共通要因がありそう という仮説を立てて、因子分析を行います。 分析 まず、必要パッケージをインストールしておきます。 分析手順 因子分析の実行の流れを解説します。 ① 共通因子の数を決める 因子分析では、予め因子（共通因子）の数を定めて分析を行います。因子の数は、分析者自らが仮説を持って設定することもあれば、「固有値」を計算し、固有値 今回は、因子分析について、活用シーンから結果の見方・注意点をわかりやすく解説についてご紹介しました。 因子分析は一見難解に感じる分析手法ですが、基本がわかればだれでも簡単に使いこなすことができます。 |zfq| cge| vum| sdp| ygk| hdv| qat| hkw| byv| gqv| mjj| lew| bzi| jto| fxv| jed| eoh| tvz| shi| cvk| vix| ara| ths| ekx| aeo| bdw| gmw| ybw| grn| zxl| xtq| nje| ocg| zkv| qwd| wzp| jej| swe| dsb| cud| ovk| gsv| blb| efj| qff| fez| sad| lzz| fec| dev|