「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---024

★ 因子分析について ★

　309　因子分析について　　学習者　　2003/04/26 (土) 23:30
　　317　Re: 因子分析について　　heywood　　2003/04/28 (月) 04:56
　　　318　Re: 因子分析について　　青木繁伸　　2003/04/28 (月) 14:38
　　310　Re: 因子分析について　　青木繁伸　　2003/04/27 (日) 08:14
　　　312　Re^2: 因子分析について　　学習者　　2003/04/27 (日) 11:14
　　　　316　Re^3: 因子分析について　　カイザー　　2003/04/28 (月) 02:31

309.　因子分析について　　学習者　　2003/04/26 (土) 23:30

60項目の質問について，1度目の主因子分析を行い，共通性が0.25以下のものを削除して，2度目の主因子分析を行いました。因子負荷量が0.3以下のものがあったので，それを削除して，3度目の主因子分析を行いました。変数セットは37項目にまで減りました。因子負荷量は0.3以上あるのですが，10因子目には1つの質問項目しか含まれていませんでした。1つの質問項目でも因子というのでしょうか。因子ではない場合，やはりどんどん変数セットを減らしていくしかないのでしょうか。質問項目が悪いのは分かっているのですが，何とか形にしたいもので…。
教えていただければ幸いです。よろしくお願いいたします。

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317.　Re: 因子分析について　　heywood　　2003/04/28 (月) 04:56

> 60項目の質問について，1度目の主因子分析を行い，共通性が0.25以下のものを削除して，

ということは，負荷量0.5以上を想定しているのでしょうか。共通性からいきなり削除するのはおかしい。

まず因子数を決定して，そののち変数を考えます。そののちもう一度因子数を考えるのはかまわないです。因子数の決定がどのようにおこなわれたか書いてありませんね。

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318.　Re: 因子分析について　　青木繁伸　　2003/04/28 (月) 14:38

> ということは，負荷量0.5以上を想定しているのでしょうか。共通性からいきなり削除するのはおかしい。

ある変数が，一つの因子においてのみ0.5以上で，他の因子では0.0ということなら「負荷量0.5以上を想定している」ということでしょぅが，普通はそうではないので，共通性の小さい変数を削除するという方略は間違いではないでしょう。

しかし，いくつの因子を抽出したときの共通性なのかということですから，まず最初に抽出すべき因子数を決定することが必要です。そうでうしょ?＞質問者

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310.　Re: 因子分析について　　青木繁伸　　2003/04/27 (日) 08:14

因子負荷量と共通性で変数を減らしていく前提として，因子数も限定しないといけないと思いますが。
第10因子の因子負荷量の二乗和は大きいのですか?
第一回目の因子分析で因子数を決め，第二回目の因子分析から，因子負荷量と共通性で変数を減らしていき，次の因子分析で，因子負荷量の二乗和が小さい因子がある場合には因子の数を減らしていきます。
これを繰り返します。

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312.　Re^2: 因子分析について　　学習者　　2003/04/27 (日) 11:14

ご指導ありがとうございます。
> 第10因子の因子負荷量の二乗和は大きいのですか?
小さいです。バリマックス回転後で0.708となっています。
各因子のα係数も低く，やはりもっと変数を減らさないとどうしようも無い（価値が無い）ことが分かりました。
> 第一回目の因子分析で因子数を決め，第二回目の因子分析から，因子負荷量と共通性で変数を減らしていき，次の因子分析で，因子負荷量の二乗和が小さい因子がある場合には因子の数を減らしていきます。
「共通性で変数を減らす」とありますが，この「共通性」というのは，「初期の共通性」もしくは「因子抽出後の共通性」のどちらを見て0.25以上ということで判断すればいいのでしょうか（SPSSを使用しています）。
> これを繰り返します。
なるべく変数を減らしたくないという意識がどうしても働いてしまいます。
それではいけませんね。
ご面倒をおかけいたしますが，再度ご指導いただければ幸いです。
何卒よろしくお願いいたします。

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316.　Re^3: 因子分析について　　カイザー　　2003/04/28 (月) 02:31

変数を減らすことばかり考えていますが，どこかでその方針を教えられたのでしょうか?
共通性も1つの目安になりますが，因子数を最初に検討する際，標準的には相関行列の固有値が1より大きい個数を確認し，スクリー基準も参照して判断するのが，しばしば適切な結果をもたらします.
そのうえで，因子負荷が小さい変数を削除するか検討します.因子負荷が大きい場合でも，標準誤差が大きい場合は問題があるのでチェックし，捨てるなら捨てます，

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