クリタマです。
本エントリーでは、「因子負荷量」を扱います。
「因子負荷量の意味がよくわからない」という初学者に向けて役立つ内容になってます。
因子負荷量とは
まず、因子負荷量とは何か？を問う前に、因子負荷というものの定義を明確にしておきたいと思います。
因子負荷というのは、観測変数に対して共通因子がどれくらいの強さで影響を与えているのかを示したものです。
引用：統計学がわかる 回帰分析・因子分析編より
イメージしやすいように図にするとこんな感じです。因子から観測変数に向かって伸びる矢印上に示された値が「因子負荷（量）」です。
以上を踏まえ、「因子負荷量」の定義もみてみることにします。
因子負荷量は、因子が測定変数に影響を与えている程度を表す値です。因子負荷量は-1〜+1で表され、±1に近いほど影響が強くなります。
引用：臨床心理士指定大学院対策 心理統計編より
ということですね。新たな事実がわかりました。因子負荷量は±1に近いほど影響が強くなるという部分です。この辺の数値の扱いは、相関係数と同じ感覚ですかね。
したがって、先ほどの例で行くと「.66」という値を示している、因子②から観測変数④への影響が最も強いということが言えますね。
内容をもう少し具体的にした例がありましたので、以下に引用しておきます。
たとえば、表の最初の『趣味や学習をしたり、くつろいだりする時間がない』という質問項目に対して、因子１の負荷量は.72となっています。一般に因子負荷は1.0〜-1.0の間で変化します。（厳密にはその範囲を超えることもあります。）したがって、.72という数値はかなり関係性が高いとみることができます
引用：誰も教えてくれなかった因子分析,p12より
また、因子負荷量と共通性がよくわからないという方は、下記の記事をご参考ください。
実は、その２つが同じ情報を扱っているということがわかります。
参考書
①統計学がわかる 回帰分析・因子分析編
②臨床心理士指定大学院 統計編
③多変量データ解析
※こちらはKindle版はありませんでした。2023年６月時点
④誰も教えてくれなかった因子分析
この記事の課題メモ
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改めて読みなおしてみたところ
- この記事を初めて読んだ人には「観測変数」がよくわからない
- 具体例が１つぐらいあるとわかりやすい
ということを思ったので、タイミングが来た時にリライトしていきたいと思います(;´･ω･)
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