クリタマです。
本エントリーのテーマは「因子分析」です。
図解も入れてできるだけわかりやすく伝わるようにしました。
因子分析とは
結論からいきます。因子分析とは、複数の従属変数に影響を与えているであろう独立変数をみつけるための分析のことです。で、そのことを図にしたのが以下です。
パッとみてよくわからなければ、図の右側４つが「従属変数」で左側２つが「独立変数」なんだとイメージしてもらえたらここでは大丈夫です。
※↑のスライドが欲しい方はこちらから
ここからは、細かい説明になりますが、右側の従属変数は、このブログを例にあげて説明すべく、以下の要素を扱いました。
- PV数・・・ページビュー数の略。ブログ記事がどれだけの人にみられたかを示す
- 収益・・・ブログから得られた金額
- 直帰率・・・１ページだけブログをみて検索エンジンに戻った人の割合
- 滞在時間・・・ブログを開いてその記事をどのぐらいの時間かけて読んでるか
そして、これらの変数は、具体的な数値として示されているものです。昨日のPV数は、「500pv」、今日は「1000pv」のようなことです。他の４つの要素も同様ですね。データとして、観測できる変数です。そのため、因子分析を説明する上では「観測変数」と呼ばれたりします。
因子とは
一方で、図版の左側は、「独立変数」でしたね。ここには、要素が２つあり、「マーケティング性」と「コンテンツ性」があります。これは、先ほどの従属変数のうち、「PV数」と「収益」には、「マーケティング性」という共通の要因が影響を与えていて、「直帰率」と「滞在時間」には「コンテンツ性」という共通の要因が影響を与えているということを意味してます。そして、「PV数」や「収益」なるデータから「マーケティング性」という要因を、「直帰率」や「滞在時間」なるデータから「コンテンツ性」という要因をみつけることが因子分析なのです。
抽象的に言い換えれば、数値として目に見えるデータ（従属変数）から、目に見えない共通の要因（独立変数）をみつけるということです。
そして、「マーケティング性」だとか「コンテンツ性」のような目に見えない共通の要因を因子と呼ぶわけです。
因子とは、「測定された変数の背後に存在する潜在的な変数」のこと。
（引用：臨床心理士指定大学院対策 心理統計編より）
つまり、「目に見えない共通の要因＝潜在的な変数＝独立変数」ってことです。
因子分析のイメージ図
参考文献
①多変量データ解析法,心理・教育・社会系のための入門
こちらの書籍は、因子分析の基礎と統計用語の基礎をわかった上で読むと理解が深まります。なので、この後に紹介する②と③を読んでから手をつけることをお勧めします。
②統計学がわかる（因子分析・回帰分析編）
因子分析および重回帰分析を理解したい場合、一番最初にこちらを読むことをお勧めします。身近な例を扱って、その中で専門用語を解説してくれているからです。
Kindle版があるのもいいですね！
③臨床心理士指定大学院対策 心理統計編
こちらも上記と同じく、因子分析の全体像がシンプルにまとまってますので、最初に読むことをお勧めします。
最新のものは、「公認心理師・臨床心理士」共通のパッケージになってますね。
とはいえ、中身はそんなに変わってない（？）と思われます。
④誰も教えてくれなかった因子分析
こちらは最も実用的というか、難易度が高いかもしれません。というのも、実際の論文を使って、その読み取り方を指南しているからです。また、実際に因子分析をやることも想定しているため、より研究者向けの内容となっていますが、さらに深い理解へとつながるはずです。
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