因子分析

因子分析は、多変量解析の一種で、多数の変数間の相関関係を分析し、それらの背後にある共通の要因（因子）を見出す統計的手法です。観測可能な変数から、直接観測することができない潜在的な因子を抽出し、データの構造を単純化・可視化することを目的としています。例えば、学力テストの結果から「言語能力」や「数理能力」といった潜在的な因子を抽出したり、消費者の購買行動から「価格志向」や「品質志向」といった因子を見出したりすることができます。心理学、社会学、マーケティングリサーチなど、様々な分野で活用されています。
因子分析のポイント
因子分析の重要なポイントは以下の通りです。まず、多数の変数を少数の因子に縮約することで、データの解釈を容易にします。潜在的な構成概念を明らかにし、理論構築や尺度開発に役立ちます。探索的因子分析と確認的因子分析があり、目的に応じて使い分けます。因子の抽出方法や回転方法の選択が結果に影響するため、適切な手法の選択が重要です。サンプルサイズや変数間の相関の強さが分析の信頼性に影響します。抽出された因子の解釈には専門知識が必要で、恣意的な解釈を避けるべきです。また、他の統計手法（クラスター分析や回帰分析など）と組み合わせることで、より深い洞察を得ることができます。