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 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
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？
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
(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＞
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
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
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。
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
(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
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 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
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。