IBM SPSSで因子分析を行う方法

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因子分析は、一連の変数の構造を理解するための有用な統計手法です。通常、基礎となる関係を特定し、データを少数の因子に削減するために適用されます。このガイドでは、データ分析用の人気ソフトウェアであるIBM SPSS Statisticsを使用して因子分析を行う方法を探ります。

因子分析の理解

因子分析の目的は、観測された変数間の変動を説明し、これらの変数に影響を与える可能性のある潜在（隠れた）因子を特定することです。主な目標は、関連する変数をまとめることでデータセットの複雑さを軽減することです。これらのグループは因子と呼ばれ、それぞれの因子はデータに意味を持たせる一つ以上の変数コンポーネントで表されます。

因子分析には主に2つの種類があります:

• 探索的因子分析（EFA）： 構造や因子の数についての既成の理論がない時に使用されます。データを調べてパターンを見つけます。
• 確認的因子分析（CFA）： 仮定された因子構造についての特定の仮説がある場合に使用されます。CFAはSPSSの基本手順ではカバーされておらず、AMOSやその他の構造方程式モデリングツールが必要です。

因子分析のデータ準備

因子分析を実施する前に、データがこの手法に適していることを確認することが重要です:

1. サンプルサイズ： 因子分析には、より大きなサンプルサイズが好ましいです。一般的なルールとして、サンプルサイズは変数の数の少なくとも5倍であるべきです。

2. データの適性： Bartlettの球状性検定とKaiser-Meyer-Olkin (KMO) のサンプリング適性尺度を実施して、データが因子分析に適していることを確認します。Bartlettの検定が有意 (p

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