因子分析とは？
いんしぶんせき
因子分析とは、多数の観測変数の背後に潜む少数の共通因子を見つけ出す統計手法です。
因子分析（Factor Analysis）は、複数の観測変数の間に見られる相関関係を、より少数の潜在変数（因子）によって説明しようとする統計手法です。直接測定できない概念（例：知能・性格・態度）を間接的に推定するために心理学や社会科学の分野で発展しました。
基本的な考え方として、各観測変数は共通因子と独自因子（その変数固有の誤差成分）の線形結合で表されます。共通因子への影響度を示す係数を「因子負荷量」と呼び、この値を分析することで各因子がどの変数と強く関連しているかを読み取ります。
因子分析の主要な種類と用途は以下のとおりです。
- 探索的因子分析（EFA）：因子数や構造を事前に仮定せず、データから因子を探索する
- 確認的因子分析（CFA）：事前に設定した仮説モデルとデータの適合度を検証する
実際の応用場面では、アンケートの質問項目を少数の潜在的な概念にまとめたり、心理テストのスコア構造を検討したりするために使われます。また、主成分分析と混同されることがありますが、因子分析はデータの分散を説明することではなく変数間の共分散構造のモデル化を目的とする点が異なります。回転（バリマックス法など）によって因子の解釈を容易にする処理もよく行われます。
使い方・例文
性格診断アンケートの回答データに因子分析を適用し、「外向性」「誠実性」などの潜在的な性格特性を抽出するケースが代表的な例です。
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