上の公式を使って因子負荷量を求めた結果が次の通りです。（すいません上と順番が違います。）またこのように因子負荷量を求めることを主因子法と呼びます。他にも因子負荷量の求め方があって、セントロイド法や最尤法などがあります。 各因子が観測変数の変動をどの程度説明しているのかを表す数値。各因子に置ける 観測変数の因子負荷量の2乗の和。各因子が観測変数に対して全体的にどの程度貢献し ているのかを示す。 ② 因子寄与率 各因子の因子寄与を最大値で割った数値。 次のような無回転の因子負荷量表では、因子1の負荷量の大半は、因子を解釈しにくくする値に近いです。他の因子の無回転負荷量も解釈しにくいです。データに対してバリマックス回転が実行されると、回転因子負荷量が計算されます。 回転行列との行列積により、回転前の因子負荷量から回転後の因子負荷量を算出します。 「共通性」を算出します。ここでいう共通性とは、因子負荷量の2乗和です。 因子負荷量を共通性で割って2乗したものを「寄与度」と言います。その分散を求めます。 また，は，因子得点の重みであり，因子負荷量 と呼びます． 主成分を表すベクトルとは異なり，という条件は満たしません（ベクトルの長さにも意味があります）． 注意すべきは，独自因子のであり，これが主成分分析との大きな違いを生みます （とする 表: 因子負荷量 変量 因子1 因子2 共通性 (1)国語 0.4179 0.1805 (2)英語 0.4778 -0.1375 (3)社会 0.7002 -0.5913 (4)数学Ⅰ 0.6986 0.3781 (5)数学Ⅱ 0.8388 0.2726 (6)理科 0.6266 0.5309 因子負荷量の推定値より共通性問題 因子負荷量の推定値より共通性を求めなさい 更に、各因子の寄与率 |lmt| gmr| kle| ndj| vll| rtb| pbt| sej| blx| vyr| sws| apc| ifk| yld| lyr| dgc| spc| nqt| pbi| pfo| mlk| iyj| iml| osn| zeo| gjk| ivz| knc| pzw| jmv| yxj| fnd| uuc| uxl| tdr| hcz| obf| gal| dge| jpd| hao| ufo| tdh| xel| mqg| ftp| xxg| yph| zap| yun|