「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 046

No.21186　共通性が高く（独自性が低い）2つの因子に対して因子負荷量が高い場合　　【ロイ】　2014/07/13(Sun) 13:40

こんにちは。
お世話になります。
因子分析によって得られました共通性が高く（独自性が低い）2つの因子に対して因子負荷量が高い場合（二つの因子に対し因子負荷量が.40以上でした），その変数を削除する理由となるのでしょうか？
よろしくお願いいたします

共通性　akarui　0.944

因子負荷量（因子3つ）　暗い-明るい 0.432 0.172 0.479　

No.21187　Re: 共通性が高く（独自性が低い）2つの因子に対して因子負荷量が高い場合　　【青木繁伸】　2014/07/13(Sun) 16:34

> その変数を削除する理由となるのでしょうか？

ならないでしょう？

別々の共通因子が，同じ観察変数にほぼ同じ影響力を持っているというだけなのですが，それが問題ですか？

No.21190　Re: 共通性が高く（独自性が低い）2つの因子に対して因子負荷量が高い場合　　【ロイ】　2014/07/14(Mon) 18:01

青木先生
ありがとうございます。
共通性を勘違いしておりました。
共通性が高く2つの因子負荷量が高い場合どちらの因子も同じぐらいの影響があると考えてよろしいのでしょうか？

No.21192　Re: 共通性が高く（独自性が低い）2つの因子に対して因子負荷量が高い場合　　【青木繁伸】　2014/07/14(Mon) 19:40

> 別々の共通因子が，同じ観察変数にほぼ同じ影響力を持っている

No.21194　Re: 共通性が高く（独自性が低い）2つの因子に対して因子負荷量が高い場合　　【ロイ】　2014/07/15(Tue) 15:28

青木先生

ご返答ありがとうございます。
同じ実験を2回行いそれぞれ因子分析を行った結果，1回目の実験の結果による明るいの因子負荷量は因子3よりも因子1の方が若干高く，2回目の実験の結果因子1よりも因子3の方が高い状態でした。（因子負荷量は0.4以上でした）
この変化は誤差の範囲内であると考えたため「明るい」を削除しそれぞれ因子分析をかけた所どちらの実験の結果も同じ因子構成となっていました。（各因子について同じ形容詞対の負荷量が高くなっておりました）
ここから，実験参加者の印象はあまり変化していないのだなと判断したのですが，因子負荷量を見る事で統計学的にはどのような判断が可能となるのでしょうか。
また，因子負荷量に基準を設け満たしていないものを削除しているものをたまに見かけますが（一つの因子の負荷量が0.4以上でその他の因子の負荷量が0.3以下のものを抽出した等）変数を削除したまま分析を進めても宜しいのでしょうか。

No.21195　Re: 共通性が高く（独自性が低い）2つの因子に対して因子負荷量が高い場合　　【ロイ】　2014/07/15(Tue) 16:03

連投すみません。
因子負荷量とは因子を解釈する為に用いるものであり，基準を設けるのは因子の解釈の幅を設定するためであると理解したのですが正しいのでしょうか。