A 回答 (3件)
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No.3
- 回答日時:
質問紙から得られたデータをどう解釈したらいいか、その切り口を見つけるのが因子分析です。
逆に言えば、年齢差、性差を見たいのなら、単純にデータを年齢差、性差で集計すればよく、因子分析なんぞ必要ないです。
2因子を抽出したなら、第1因子を縦軸、第2因子を横軸にした二次元空間に、全部の標本データ(集まった回答全て)をプロットしてみればいいと思います。
寄与率の高い因子が抽出できてれば、標本データがいくつかの集団に分かれると思います。
それぞれの集団がどのような属性の集団なのか、第1因子と第2因子の内容や、各集団を構成している標本データの特徴を参考にして考えてみるといいと思います。
第1因子と第2因子がどのようなものなのかも考えるといいです。これは、第1因子と第2因子に対する各質問項目の寄与度から考えることができます。
No.2
- 回答日時:
そもそも「なぜ自分は因子分析をしたのか」ということを考えてみることが第一歩だと思うのは私も同感ですが、
それがわかってないから質問しているようにも受取れます。
bakawayanさんは、おそらくアンケートのようなものをして、たくさんの人に、
たくさんの質問に回答してもらって、その結果を因子分析しているのですよね。
一人分のデータは20問に答えてもらっているのだったら、20次元空間の1点なのですが、
そんなのイメージできないから、なるべく情報量を損なわないようにして、
少ない因子でアンケート結果の背後にある因子を理解しようとしているのですよね。
とりあえず、紙の上に印刷できるように主要な2因子を抽出したのでしょうから、
次はその因子に強く寄与している質問項目は何であるかを調べてみたら
いいのではないでしょうか。
No.1
- 回答日時:
> その2因子には関係があるのか、性差、年齢差はみられるのか
関係といっても相関関係のように双方向の関係性もあれば、回帰関係のように一方向の関係性もあるでしょう。あなたが検証したいのはどちらなのですか?
性差や年齢差といっても、何についてそれらの差が生じるのだと考えているのですか?例えば、第1因子の得点(因子得点)は男性より女性の方が高いとか。
そもそも「なぜ自分は因子分析をしたのか」ということを考えてみることが第一歩です。
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