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データ分析3
１．因子分析とは
２．因子分析を行う前に確認すべきこと
３．因子分析の手順
４．因子分析後の分析
５．参考文献
６．課題11
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1.因子分析とは
人の内面的な側面、例えば、能力、性格、態度
がどのような構造になっているのかを推論する
ための解析方法。
通常、因子分析を行い潜在因子(推理力、理解
力、記憶力、想像力, etc.)を抽出した後に、各
因子の得点などを算出しさまざまな分析を行う
ことが多い。
eｘ.記憶力とある教科の成績との因果関係？
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2.因子分析を行う前に確認すべきこと
(1)因子分析に使えるデータ、使えないデータ
名義尺度：×
順序尺度：△
間隔尺度：○
比例尺度：○
・ある共通のテーマについて観測されたデータ
・仮定された因子数×3～４倍の質問項目
・質問項目×5～10倍の回答者数
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(2)因子分析を行う前の準備
値の変換
・解釈がしやすいように、SD項目などの方向を
統一する。＜逆転項目＞
・比例尺度や間隔尺度の方向を必要に応じて
反対にする。＜ネガティブ=小、ポジティブ=大＞
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3.因子分析の手順
「分析」→「次元分析」→「因子分析」→「変数の選
択」
「因子抽出」→「方法」→「主因子法・最尢法・最小
二乗法・・・」→「続行」
「回転」→「バリマックス」→「続行」
「オプション」→「サイズによる並べ替え」→「続行」
「オプション」→「欠損値」→「平均値で置換」
うまくいかない場合は、因子の抽出法、収束回
数を変えてやり直す。
←警告が出ている
⇒資料6
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複数の因子に負荷量の高い項目やどの因子に
も負荷量が低い項目は、変数選択から除外し、
因子分析を再度行う。
結果がきれいに出たら、各因子に名前をつける。
念のために、各因子に負荷量の高い項目につ
いて、信頼性を検討することがある。
「分析」→「尺度」→「信頼性分析」→「項目選択」
「統計量」→「項目を削除したときの尺度」→「続
行」
α＞.70であれば、一応O.K.。
⇒資料７
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4.因子分析後の分析
(1)因子得点を使って分析
「分析」→「次元分析」→「因子分析」→「変数の
選択」
「因子抽出」→「方法」→「主因子法・最尢法・最
小二乗法」→「続行」
「回転」→「バリマックス」→「続行」
「得点」→「変数として保存」→「続行」
※データビュー画面の一番右の列に因子得点
が出てくる。「変数名」を分かりやすいものに変
更するとよい。
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因子得点を使用して、様々な分析を行う。
→相関分析
→T検定、分散分析
→(重)回帰分析
など。
⇒資料8
8
(2)因子負荷量の高かった項目のみの合計点も
しくは平均得点を算出して分析に用いる
「変換」→「変数の計算」→「目標変数に新しい
変数名を入力」→「関数グループの“すべて”
を選択」→「関数と特殊変数のSumもしくは
Meanを選択」→「“?,?”に“,”で区切りながら
合計得点もしくは平均値を出したい項目を選
択」→「OK」
※データビュー画面の一番右に出てくるので、
これ（ら）を使って、様々な分析を行う。
なお、変数ビュー画面で変数名をつけ直して
おくこと。
⇒資料9
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5.参考文献
丸山欣哉・佐々木隆之・大橋智樹 (2004) 学生のため
の心理統計法要点 ブレーン出版
松尾太加志・中村知靖 (2002) 誰も教えてくれなかった
因子分析 北大路書房
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６．課題11
①パワーポイントの手順に従って、自分で因
子分析(とその後にt検定など)を使用した
分析をしてみる。使用項目はパワポや資
料と違うものでも同じものでも構わない。
②＜資料6＞（と＜資料7～9＞のいずれか）
を参考に、「結果の文章」を書く。
③SPSSのアウトプットから、自分で表か図
を作成する。
④1枚の用紙に②と③にまとめ、グループ名、
学籍番号、氏名を明記。
⑤11月15日の授業時に提出。
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