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統計初心者なのですが、主因子分析と主成分分析というのが出てきて何がどう違うの...

gat********さん

2017/8/2012:00:06

統計初心者なのですが、主因子分析と主成分分析というのが出てきて何がどう違うのかさっぱりわかりません…

また、主因子分析の方で、因子得点を説明変数として重回帰分析を行うことがあるみ

たいなんですが、何故そんなことをするのでしょうか?
初歩的な質問ですみません…

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koh********さん

2017/8/2013:50:12

統計初心者で主成分分析、因子分析などの多変量解析に触れることはありません。
ひとまず大学教育課程の統計学中級レベルを想定して回答します。
また、「主因子分析」という方法はありませんので、「因子分析」の誤りとみなして回答します。

主成分分析、因子分析はいずれも多変量データの次元縮約(多次元の情報をより少数の次元に要約すること)を目的とした分析手法の一つです。

共通するのは、次元縮約するための多変量データ(顕在データ)の共通要因の探索。
違いは、
・主成分分析の次元縮約:顕在データの線形結合(重み付き結合)を利用
・因子分析の次元縮約:顕在データとは異なる独自要因(因子)を想定し、その線形構造を利用
ということになります。

ご質問の後半は因子分析の基本的な構造ですので、下記資料など参照して理解ください。
http://cogpsy.educ.kyoto-u.ac.jp/personal/Kusumi/datasem13/masuda2....

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