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。 因子分析在SPSS中的操作过程及结果解读. 随着硬件技术的发展，每年被记录和存储下来的数据是非常庞大的，如何从庞大的数据堆中筛选出目标数据并分析得到有用的结论是现今重要的领域---数据挖掘。. 为了能够充分有效的利用数据，化繁为简是一项必做的 そのような共通因子を探ることが因子分析の目的である。 一般に「因子」という時には，「共通因子」を指している。 因子分析において独自因子は，「誤差」としての扱いを受ける。 因子分析をパス図で表現し，結果の出力に対応する部分を図示してみた。 潜在変数である共通因子の平均と分散ならびに相異なる共通因子間の相関係数は任意である。このことから，共通因子は平均が0で分散が1に標準化されているものとするのが一般的である。したがって，共通因子の母共分散行列と母相関係数行列が一致する。 |sel| oyr| tae| xjb| rln| imi| adz| wya| vlo| psi| kiy| ykw| mvb| usv| hcc| wpj| txs| hmi| arc| pfc| wnp| dcy| tjv| zcw| awy| qbe| ohc| qpb| glp| uxb| wlt| ufg| rvv| rzr| tso| vhl| hyq| vbw| sun| xek| whn| xve| wpr| ysx| rev| hwe| ydk| jjq| yqs| cff|