| (１) | 測定変数の相関係数行列の計算
これによってデータを圧縮する。 |  |
| (２) | 共通性の初期推定
| ・SMC法 |
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当該の変数を他のすべての測定変数から重回帰予測して、重決定係数を初期推定値として用いる方法。
SMC ≦ 共通性 ≦ 1 ということがいわれている。 |
| ・MAX法 |
| ■ |
当該の変数と他の変数との相関係数の中で最も大きい相関係数の値を
初期推定値として用いる方法。 |
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| (３) | 因子の抽出
因子負荷量(初期解)を算出する。
(主因子法、最小二乗法など)
因子数決定の際にはスクリー基準がよく用いられる。
| ※ | スクリー基準とは、第１因子から順に寄与率(説明率のこと。測定変数全体の分散のうち、各因子が説明できる分散の割合のこと。)の推移を見ていき、極端に寄与率が低下する直前までの因子を採用するという方法である。 |
| ※ | 寄与率とは、説明率のことであり、測定変数全体の分散のうち、各因子が説明できる分散の割合のことである。 |
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| (４) | 因子の回転
| ・直交回転 |
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因子間に相関のない(直交解)のときの回転。
第１因子を抽出した後、第２因子は第１因子と直交(無相関)になるように求めていく回転のこと。
バリマックス、エカマックス、オーソマックス、セントロイド、クォーティマックスなど。
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| ・斜交回転 |
| ■ |
 因子間の相関がある(斜交回転)のときの回転。
第１因子と第２因子との相関があってもかまわないとする回転のこと。
プロマックス、オブリミンなど。
斜交回転の際には因子負荷量が因子構造と因子パターンに分かれる。
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| cf.プロクラテス回転 |
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因子負荷量において何らかの仮説がある場合に用いる手法で、確認的因子分析の典型的なものである。
仮設となる因子負荷量が直交か斜交かということによって、直交プロクラテス回転、斜交プロクラテス回転の２種類が存在しうる。 |
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| (５) | 因子得点の算出
相関行列と因子負荷量行列を用いて、因子得点係数を算出し、因子得点を算出する。
因子得点は標準化された得点であり、被験者間の比較が可能である。
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