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Business統計学 因子分析 CACAO TOWN
 


 

 

 

用語

因子負荷量と共通性、固有値の関係(主因子法の場合)

  第1因子 第2因子 共通性(2乗和)
項目1

a11

a12

 
項目2 a21 a22  
項目3 a31 a32  
因子寄与量/

固有値(2乗和)

     

因子 k :ある結果を生み出す潜在的能力。通常複数の因子が複合してある結果を生む。

因子負荷量 a :各項目と各因子との相関係数

共通性a112+a122 変数1の情報量のうち、因子によって説明される割合 。共通性の低い項目は他の項目に比べて主要因子との関連が薄いため、次回以降はスクリーニングしても大きな影響が出ない。

因子の寄与量a112+a212+a312  全体の分散のうち、この因子が説明できる量。全体の分散で割り返すと寄与率となる。

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因子得点 f  :各サンプルが有する各因子毎の点数(能力)

主因子法因子1の寄与量を最大にするように第1因子の因子負荷量を求め、次に第2因子の寄与量が最大になるように第2因子の因子負荷量を求めていく方法。