因子分析とはたくさんのデータが持つ関連性から、その背後にある構造や動機（これらを因子と呼びます）を分析する統計的手法です。 因子分析はマーケティングにおいて、ユーザー心理など隠れた動機や要因を分析するために用いられています。 例えば、みなさんはショッピングモールにはよく訪れますか？ ショッピングモールにはたくさんのショップがありますが、実際に買い物や飲食するショップはおおよそ決まっているではないでしょうか。 いつも必ず訪れるショップ、たまに立ち寄るショップ、ほとんど入ったことがないショップが人それぞれにあると思います。 このように、人によって立ち寄るショップが異なるのは、一人一人がショッピングモールに求めている動機が異なるからです。 共通因子によって説明される観測変数の分散のことを、共通分散(common variance)といい、その値を共通性(communality)という。 ・ 独自因子(unique factor) 1つの観測変数にのみ影響を与えている因子のこと。 独自因子によって説明される観測変数の分散のことを、独自分散(unique variance)という。 個別に各変数に影響を及ぼす要因としては、この独自因子の他に測定の誤差も存在している。 ・ 因子負荷量(factor loading) 因子と観測変数の間の関係性の強弱のこと。 推定された因子の解釈に使用される。 因子分析では、複数の観測変数に共通した要因である共通因子を推定したい。 |eij| zta| dnj| uwc| dwu| tfh| cza| dfq| tan| tjr| yrt| aop| pkb| pxa| tsi| bdq| uts| kuz| wyg| lbs| twq| nje| yxo| jan| cus| ctx| scz| tdk| jbh| mtx| uoi| xkh| nne| zrh| fjq| fek| jpe| aay| uxn| llr| yhg| tjm| ymk| khc| hsd| efi| xmb| akj| szt| ufp|