★ 因子分析結果とサンプル数 ★
3128. 因子分析結果とサンプル数 Minny 2004/05/12 (水) 00:19
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3128. 因子分析結果とサンプル数 Minny 2004/05/12 (水) 00:19
海外の尺度の日本語版作成中の修士学生です。担当教授が統計に詳しくなく他大学の心理学教授に途中まで指導を受けていました。原本は2因子構造（ややこし
いのですが元の概念が3因子のためABC3因子として作成されましたが，PCA結果でAB・Cの2因子となり，3因子の概念を元にしているが2因子構造の
尺度として使用されている）で34項目です。
(1)予備調査後800人に本調査
(2)変動係数で偏った3項目を除外
(3)SPSSで「主成分分析」を選択，スクリープロットから因子数3 と指定
(4)「主成分分析」でバリマックス回転，
(5)因子負荷量0.35以下の項目を削除しつつ繰り返し分析
(6)最終的に27項目に
となり，指導教授が3因子を原本の概念的3因子のそれぞれに当てはめて解釈し終了と言われたのですが，各因子に原本の下位尺度項目が混在している上，第1
因子は全て順項目，第2・3因子は全て逆転項目と分かれており，私には解釈困難と思えました。そこで第1因子（順項目14項目）のみで再度(4)を行ったとこ
ろ，原版と同じ2因子構造が得られ項目も一致したため，この14項目を日本語版として指導教授にOKをもらい，指導によりLie項目を3項目混ぜた17項
目（9項目・5項目・Lie3項目）としました。全体と下位尺度のクロンバックαは0.71〜0.85でした。主因子法プロマックス回転でも同様の結果で
した。KMO値は0.8以上でした。
その後，指導教授には「しなくていい，やっても同じ」と言われたのですが，尺度の精度の確認目的で追加調査
（N＝120）を行いました。結果α係数は全体0.8，下位尺度0.7と0.6でした。因子数2に指定し上記(4)を行うと，下位尺度ABが9項目，Cが5項
目だったものが，ABが12項目，Cが3項目となり，本調査での項目とは一致しませんでした。
過去ログでは「因子分析にはサンプルが200は必
要」と書いてありますが，この因子分析結果の不一致はサンプル数が少ないためと言えるでしょうか？それともそうとは言えず，やはり作成した尺度の因子妥当
性が低いと言わざるを得ないのでしょうか。また，追加調査は必要なく，本調査の結果で終了して良かったのでしょうか。
指導教授には(4)を「主成分分析」と言われましたが，「主成分分析を回転させたもの」と言うべきなのでしょうか，「因子分析」なのでしょうか。どなたかアドバイスをお願いします。
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3146. Re: 因子分析結果とサンプル数 けむ 2004/05/13 (木) 18:59
> (1)予備調査後800人に本調査
> (2)変動係数で偏った3項目を除外
> (3)SPSSで「主成分分析」を選択，スクリープロットから因子数3 と指定
> (4)「主成分分析」でバリマックス回転，
> (5)因子負荷量0.35以下の項目を削除しつつ繰り返し分析
> (6)最終的に27項目に
>
> 指導教授には(4)を「主成分分析」と言われましたが，「主成分分析を回転させたもの」と言うべきなのでしょうか，「因子分析」なのでしょうか。
人によってちがってきます．例えば，名古屋大学の村上隆先生は同じ扱いです．
「因子分析」と「主成分分析」は区別すべきだし，「主成分分析」と「主成分分析をバリマックス回転したもの」とは区別すべきでしょう．
因子の妥当性，交差妥当性を調べるのには，本調査の800人のデータを2つにわって分析していみるほうがいいでしょう．120の追試で2項目以上うまくでないということはそれほどいい因子とは思えません．
本調査のデータを斜交回転して相関はどの程度でるのでしょう．
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3148. Re^2: 因子分析結果とサンプル数 青木繁伸 2004/05/13 (木) 21:44
> 人によってちがってきます．例えば，名古屋大学の村上隆先生は同じ扱いです．
運用上，あるいは，主義として同じに扱って良い（というか，なんで別扱いしなくてはならないのか）というのはよくわかりますが，
> 「因子分析」と「主成分分析」は区別すべきだし，「主成分分析」と「主成分分析をバリマックス回転したもの」とは区別すべきでしょう．
ですよね。
原理原則は，遵守すべきものです。
その上で，個別の状況下における運用実態が述べられるべきだと思います。
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3154. Re^4: 因子分析結果とサンプル数 Minny 2004/05/14 (金) 13:31
けむさん，青木先生，コメントありがとうございます。
教えていただいたPCAとFAに関する文章を読みました。
狩野先生によれば「回転をしてもPCAと呼ぶ」とのことですが，私が行ったのはいずれにせよ「主成分分析」で，それをバリマックス回転させたのですね。
あれから本調査32項目を「最尤法」と「主因子法」を各々「プロマックス回転」「バリマックス回転」で分析してみました。スクリー基準3因子で，翻訳した
原版が2因子だったため，2因子・3因子に指定し行いました。結果，いずれも第1因子に逆転項目以外の14項目が集まり，残りの因子は全て逆転項目で，最
初の「PCAをバリマックス回転」の結果と同じでした。
この第1因子14項目を各方法で分析してみると，2因子で負荷される項目は同じでしたが，きれいに負荷量が出たのが「PCAでプロマックス回転」で，他の方法ではどこか一部が崩れていました。「PCAは斜交回転してはいけない」というのは本当でしょうか。
追加調査では，スクリープロットの結果が2因子で，本調査で得た14項目の尺度の2因子構造を確認したかったことから，2因子を指定し分析しました。「最
尤法」では超Heywhood
caseが起こってしまいました。「主因子法プロマックス回転」を行ったところ，「PCAをバリマックス回転」した時と同じ項目結果（因子1の9項目が
11項目に，因子2の5項目が3項目に）でした。
> 因子の妥当性，交差妥当性を調べるのには，本調査の800人のデータを2つにわって分析していみるほうがいいでしょう．120の追試で2項目以上うまくでないということはそれほどいい因子とは思えません．
本調査データで第1因子の14項目について，半分に割って各方法で行ってみました。すると1〜2項目が一致しませんでした。
> 本調査のデータを斜交回転して相関はどの程度でるのでしょう．
因子間の相関は，最尤法，主因子法で0.60，0.68でした。
もう一つ，ご意見を教えていただけると嬉しいのですが，このように本調査で逆転項目か否かで因子が分かれてしまい，順項目のみの第1因子14項目にLie
項目を追加して日本語版尺度としたわけですが，通常はこれで終わってよかったものなのでしょうか。どうもすっきりせず追試を行ったのですが，必要なかった
のでしょうか？
いろいろ質問してしまいすみませんが，どうか宜しくお願いします。
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3161. Re^5: 因子分析結果とサンプル数 けむ 2004/05/14 (金) 18:59
>
あれから本調査32項目を「最尤法」と「主因子法」を各々「プロマックス回転」「バリマックス回転」で分析してみました。スクリー基準3因子で，翻訳し
た原版が2因子だったため，2因子・3因子に指定し行いました。結果，いずれも第1因子に逆転項目以外の14項目が集まり，残りの因子は全て逆転項目で，
最初の「PCAをバリマックス回転」の結果と同じでした。
> 本調査データで第1因子の14項目について，半分に割って各方法で行ってみました。すると1〜2項目が一致しませんでした。
その問題項目を落とすと安定しますか？もしそうなら，その項目を落としたものを尺度にします．
> > 本調査のデータを斜交回転して相関はどの程度でるのでしょう．
> 因子間の相関は，最尤法，主因子法で0.60，0.68でした。
かなり高い相関なので，微妙な違いで因子が乱れているのかもしれません．本来1因子なのかもしれません．相関行列をみて 0.7以上のように極めて高い相関があるかチェックしてみてください．少数そのような関係があるなら，その項目のどちらかをはずしてみる．
因子分析にふさわしいものかというチェックも必要．円環構造？など．
3段階評定のようなので，因子分析には問題があります．反応の偏りが因子にあらわれてしまう．
逆転項目の問題はよくあります．この事自体が1因子であることを示しているのかもしれない．逆転項目が異なる因子になることはいろんな議論があります．結構面倒な問題．
研究するものとして(h)大変でしょうが，因子分析において生じる問題がいくつもあらわれていてデータは興味深い．
>
>
もう一つ，ご意見を教えていただけると嬉しいのですが，このように本調査で逆転項目か否かで因子が分かれてしまい，順項目のみの第1因子14項目に
Lie項目を追加して日本語版尺度としたわけですが，通常はこれで終わってよかったものなのでしょうか。どうもすっきりせず追試を行ったのですが，必要な
かったのでしょうか？
> いろいろ質問してしまいすみませんが，どうか宜しくお願いします。
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3155. Re^5: 因子分析結果とサンプル数 青木繁伸 2004/05/14 (金) 13:55
逆転項目と順項目という用語が出てきますが，何を表しているのでしょうか。
因子負荷量がマイナスのものを逆転項目といっているのではないのですね。
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3156. Re^6: 因子分析結果とサンプル数 Minny 2004/05/14 (金) 14:23
> 逆転項目と順項目という用語が出てきますが，何を表しているのでしょうか。
> 因子負荷量がマイナスのものを逆転項目といっているのではないのですね。
「逆転項目」は，「測定したい概念を逆の方向から尋ねる項目」のことで，「順項目」は，「その概念を正の方向で尋ねる項目」のこととして使いました。逆転項目は，正の方向に修正してから入力しました。
不明瞭な用語を使用したようで，すみません。
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3157. Re^7: 因子分析結果とサンプル数 青木繁伸 2004/05/14 (金) 14:35
> 「逆転項目」は，「測定したい概念を逆の方向から尋ねる項目」のことで，「順項目」は，「その概念を正の方向で尋ねる項目」のこととして使いました。逆転項目は，正の方向に修正してから入力しました。
> 不明瞭な用語を使用したようで，すみません。
不明瞭なわけではないのですが。
逆転項目だから別の因子に入ったわけではなくて，意味的には何の問題もないのでしょう？
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3158. Re^8: 因子分析結果とサンプル数 Minny 2004/05/14 (金) 17:34
> 逆転項目だから別の因子に入ったわけではなくて，意味的には何の問題もないのでしょう？
いえ，逆転項目だから別の因子に入ったようで，問題だったと思います。
原
版は2因子で，それぞれの因子が逆転項目もそうでない項目も混在したものでしたので，日本語版もそのように分かれると理想的だったのですが，私の作成した
日本語版27項目の因子分析では，2因子が「逆転項目ではない項目とそうでない項目」という風に分かれ，各因子に意味的に分かれて欲しかった項目が混在し
てしまいました。
第1因子のみを分析すると，分かれて欲しかった形で2因子に項目が分かれたので，第1因子だけを日本語版として採用しました。
その結果として，原版では34項目だったものが，14項目＋Lie3項目の17項目へと減ったのですが，各因子に負荷量の高かった項目を拾っていったわけではなかったので，素人考えかもしれませんが完成した尺度に不安があり，追試を行ったというわけです。
しかし途中まで指導していただいた先生には追試の必要はないといわれていましたし，追試の結果，一部の項目が一致しませんでしたので，どうまとめるか悩んでいます。
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3159. Re^9: 因子分析結果とサンプル数 青木繁伸 2004/05/14 (金) 17:52
> いえ，逆転項目だから別の因子に入ったようで，問題だったと思います。
それは，おかしいのではないですか？
「○○に賛成ですか？−−−−(1) はい (2)どちらでもない (3)いいえ」
というのと，
「○○に賛成ですか？−−−−(1) いいえ (2)どちらでもない (3)はい」
というのの，違いはないですよね。
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3160. Re^10: 因子分析結果とサンプル数 Minny 2004/05/14 (金) 18:34
> > いえ，逆転項目だから別の因子に入ったようで，問題だったと思います。
> それは，おかしいのではないですか？
> 「○○に賛成ですか？−−−−(1) はい (2)どちらでもない (3)いいえ」
> というのと，
> 「○○に賛成ですか？−−−−(1) いいえ (2)どちらでもない (3)はい」
> というのの，違いはないですよね。
私が今回翻訳した尺度では，
順項目
「頑張れば，上手く行くと思う・・（1）はい（2）どちらでもない（3）いいえ」
逆転項目
「頑張っても，上手く行かないと思う・・（1)はい（2）どちらでもない（3）いいえ」
このように，同じような内容を聞く項目でも，質問内容の方向を逆にした形での逆転項目でした。
逆転項目の得点を，集計時に1点なら3点へ，という風に置き換えて集計すると，同じ概念についての順項目と得点傾向が似るはずで，同じ概念に関しての項目であれば同じ因子に集まって欲しかったのですが，私の調査では逆転項目とそうでない項目とで分かれてしまいました。
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3162. Re^11: 因子分析結果とサンプル数 青木繁伸 2004/05/14 (金) 19:11
> 順項目
> 「頑張れば，上手く行くと思う・・（1）はい（2）どちらでもない（3）いいえ」
> 逆転項目
> 「頑張っても，上手く行かないと思う・・（1)はい（2）どちらでもない（3）いいえ」
この二つは，質問の意味は微妙に違う。
否定形で訳すのと肯定形で訳すのと，
意味を肯定的に訳すのと否定的に訳すのも違う。
原文に忠実に訳し，選択肢も同じにしたほうがよいのではないか。
選択肢の配点をどのようにするかは，結果に何の影響も及ぼさない（結果の解釈を容易にするという程度の働きしかない）。
sometimes, often などなど頻度を表す言葉すら，かの国と我が国では（また人によっても）だいぶちがうでしょう。ときどきとしばしばのちがいなども。
文化背景だって違うわけだから。と言い始めるときりがないのでやめておく。
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3163. Re^12: 因子分析結果とサンプル数 Minny 2004/05/14 (金) 20:42
青木先生，けむさん，コメントいただけて本当にありがたいです。
すみません。例として3段階で書きましたが，原
版も訳版も6段階のリッカートです。実際の項目は，同じ概念を測る項目群として内容の少しずつ異なる質問の中に，測定概念に対し負の方向の逆転項目と正の
方向の順項目があります。原版は34項目のうち逆転項目が18項目で，なるべくそのままの表現で訳しました。逆転項目の計算方法も，原版と同じ方法としま
した。
ご指摘のように，6段階の表現でさえ原版と同じ間隔・意味となっているのかという問題はありますが，選択肢の表現も項目も，全体的
に可能な限り原版に近いまま日本語として自然なものとなるように，英語を母国語とするバイリンガル2名，心理学者1名，看護研究者3名（看護の尺度なの
で）で内容妥当性を検討しました。
どうしても不自然な表現についてはチームで検討の末，意訳しました。Back
translationは，訳の許可は得たものの原作者と連絡が困難だったことと，指導教授の必要ないとの意見（訳の際に文化の違いから同じ表現にはなら
ない）から行わず，最終的にバイリンガルの方に内容の同等性を確認しました。
ほうさんの言われるように，他の文献でも逆転項目が別因子
に分かれた日本語版を見たことがあります。その方はそのまま因子として解釈していました。しかし原版の下位概念とは意味の異なった因子を持つ尺度となって
いた上，解釈そのものに疑問を持ちました。私の今回の調査では，原版に近い下位概念の因子を持つ尺度を目指し，14項目を採択しましたが不安があり，追試
を行いました。必要なかったのでしょうか？
今回逆転項目とそれ以外で分かれたのは，日本語としての自然さを求め訳の表現を工夫した際に，
結果的に全体がマイルドな表現となり，下位概念間の差が出にくかったのか，逆転項目に対する日本人の反応なのか，ともかく訳の問題と文化の違いの影響があ
るのではと考えています。そして本調査の処理方法，因子構造，追試方法と結果に悩み，ご相談しました。
すみません，ほうさん，「因子分析
にふさわしいものかというチェックも必要．円環構造？など．」をもう少し詳しく教えてください。KMO値はどの分析時も0.8以上でした。また，項目間相
関は0.7以上のものはありませんでした。半分に分けて一致しなかった項目を削除しての分析は，やってみます。
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3165. Re^13: 因子分析結果とサンプル数 けむ 2004/05/15 (土) 15:14
> すみません，ほうさん，「因子分析にふさわしいものかというチェックも必要．円環構造？など．」をもう少し詳しく教えてください。KMO値はどの分析時も0.8以上でした。
ほうさんではありませんが．KMOのチェックは重要ですが，これはクリアしてますね．円環構造はsteiger のチェックプログラムがあります．
http://www.interchange.ubc.ca/steiger/multi.htm
ですが，pdf ファイルを読もうとすると反応が遅くて切れてしまいます．google でのpdf はつながります．
http://www.interchange.ubc.ca/steiger/multicor.pdf
program は
http://www.interchange.ubc.ca/steiger/multicor.zip
です．
>また，項目間相関は0.7以上のものはありませんでした。半分に分けて一致しなかった項目を削除しての分析は，やってみます。
そうですか．順項目すべてにわたって，0.3〜0.4程度の相関があるものと思われますが，0.7ではなく，0.55以上の相関がまばらにあるのではないですか．それらを中心に因子ができているのでは．
もう一つは，一環しない相関の可能性です．省くことにした項目の相関がどうなっているか見てみてください．因子を考えたとき，因子ごとというよりも項目ごとにばらついた相関をしていませんか．
バッ
クトランスレーションの件．指導教官に問題がありますね．文化の問題はあるけど，文化の問題がおこらない項目もあるはず．もともと文化の問題なんかを持ち
出すなら，翻訳せずに最初から自分で作るよう指示すべきです．バックトランスレーションをして，一部については言い訳をするのが筋なのでは．
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3194. Re^14: 因子分析結果とサンプル数 Minny 2004/05/18 (火) 11:57
投稿が遅くなりすみません。
青木先生，貴重なご意見を沢山いただき，ありがとうございました。
けむさん，更なるアドバイスありがとうございます。お名前の件，大変失礼いたしました。本当にすみません。
＞円環構造はsteiger のチェックプログラムがあります．
恥ずかしながらまだ読みこなすことができていません。もう少しトライしてみます。
＞順項目すべてにわたって，0.3〜0.4程度の相関があるものと思われますが，0.7ではなく，0.55以上の相関がまばらにあるのではないですか．それらを中心に因子ができているのでは．
おっしゃるように，本調査データの順項目すべてに0.2弱〜0.6弱（0.3弱〜0.4程度が中心）の相関があります。そして0.55以上がまばらにあり，2因子のうち因子1はそれを中心に因子ができているようです。
追試データでは，無相関〜0.66まであり，別因子に入ってしまった2項目は別因子の項目に相関していました。
> もう一つは，一環しない相関の可能性です．省くことにした項目の相関がどうなっているか見てみてください．因子を考えたとき，因子ごとというよりも項目ごとにばらついた相関をしていませんか．
省く項目は2因子に負荷が高く，確かに因子ごとの相関というよりは，項目ごとにばらついた相関をしていました。他の項目についても，同じ傾向があります。前におっしゃったように1因子的な尺度となのだと感じます。
1項目を省いた分析では，本調査で不安定だった項目と，追試で不一致だった項目が異なっているので当然かも知れませんが，追試データの結果には変化はみられませんでした。
> バックトランスレーションをして，一部については言い訳をするのが筋なのでは．
なるほどそうですね。今になって色々と方法の不十分さがわかりました。
もし何かアドバイスがありましたら，恐縮ながら教えていただけると嬉しいです。自分でもできる限りのことをやってみます。
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3164. Re^13: 因子分析結果とサンプル数 青木繁伸 2004/05/14 (金) 22:22
全体を見なければちゃんと評価できないのでしょうが，それにしても，否定的に聞いたら別の因子になってしまうというのは，どう考えても尋常ではないと思います。
それほど微妙な違いのもとに成り立っている二つの因子だということなら，「そんなちよっとの違いを云々しても，実質的に何の差異があるのだろうか」という，別の疑問が出てきます。
いずれにしても，全体が把握できないので，これ以上のコメントは差し控えておくのがよさそうですね。
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3130. Re: 因子分析結果とサンプル数 青木繁伸 2004/05/12 (水) 00:42
> (4)「主成分分析」でバリマックス回転，
SPSS のこの仕様は困ったものだという意見も多いですが。
共通性を指定しましたか（SMC を使うとかなんとかかんとか...）
共通性を指定しなければ（相関係数行列の対角成分が1のまま）なら主成分分析です。
> 下位尺度ABが9項目，Cが5項目だったものが，ABが12項目，Cが3項目となり，本調査での項目とは一致しませんでした。
対象が異なると，因子構造も少し異なることは出てくるでしょうね。
> 過去ログでは「因子分析にはサンプルが200は必要」と書いてありますが
別のスレッドでも進行中ですが，項目数とも関係しますから。
安定性のある解を求めるなら，もっともっと多くないといけないと思います。
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3134. Re^2: 因子分析結果とサンプル数 Minny 2004/05/12 (水) 14:07
青木先生，コメントありがとうございました。
ご指摘の共通性ですが，指定しておらず，「初期の共通性」が1.0になっていましたので，主成分分析を行ったのだと明確になりました。
SMCについて，勉強になりました。
SPSS
ではSMCの指定機能は見受けられなかったのですが，参考にしている本の，主因子法を使った因子分析の部分に「この，初期の共通性というのは重回帰式の決
定係数R2乗のこと」と記述してあったので，SPSSでは主因子法を指定することが，自動的にSMCを使用することになるのだと理解しましたが，合ってい
ますでしょうか？
主成分分析でのバリマックス回転は，指導教授の指導の元に行ったのですが，本調査・追加調査共に他の方法でも分析し直してみようと思います。
以前のスレッドで「再尤法の斜交回転がいいのでは」という記述を読み，再尤法でプロマックス回転をやってみようと思います。
今回の因子分析結果の不一致は，2つの調査の対象集団の差異が反映してしまった可能性があることと，サンプルの少なさにも大いに問題があることがよくわかりました。
大変参考になりました。どうもありがとうございました
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3137. Re^3: 因子分析結果とサンプル数 青木繁伸 2004/05/12 (水) 16:53
>
SPSSではSMCの指定機能は見受けられなかったのですが，参考にしている本の，主因子法を使った因子分析の部分に「この，初期の共通性というのは重回
帰式の決定係数R2乗のこと」と記述してあったので，SPSSでは主因子法を指定することが，自動的にSMCを使用することになるのだと理解しましたが，
合っていますでしょうか？
あっております。
[共通性というのは重回帰式の決定係数R2乗のこと]というのは，誤解を生みかねない表現ですが，指しているものは SMC と同じです。共通性の推定方式はいくつかあることはあります。
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