概要このページでは探索的因子分析の方法を解説します。(探索的)因子分析とは、観察されたデータ(変数間の相関関係)から、直接は観察できない潜在変数(因子と呼ばれます)を見出す方法です。質問紙などから得られたデータをもとに、その質問紙が測定していると考えられる構成概念を抽出することなどによく使われます。パッケージを使います。パッケージもついでにインストールしておきましょう。パッケージには分析用のサンプルデータも入っています。いうデータをこの記事では用いることにします。ipip.ori.org)で提供されている、パーソナリティの5因子モデル(IPIP-NEO)についての質問紙への回答(2800人分)のデータです。172800行、28列のデータフレームです。28列のうち、最初の25列が質問文への回答(6段階評定)です。5=大学院卒業)年齢です。5因子それぞれにつき5問ずつで25個の質問文があります。):N1からN5Openness(開放性・経験への開放性):O1からO5となっています。と打ってヘルプを表示させると確認できます。今回の分析では性別・学歴・年齢は無視しますので、最初の25列だけを取り出したデータを作成し、以降はそれを用いて作業を進めます。探索的因子分析について因子分析は、例えば質問項目に対する回答データをもとに、各質問項目がどのような因子(心理学的構成概念など)を測定しているのかを調べることができる方法です。因子分析には探索的因子分析と確認的因子分析があります。確認的因子分析では、因子の数や、どの項目がどの因子と関連しているかについて事前に仮説があり、それを検証するときに利用されます。探索的因子分析では、因子に関する明確な仮説がないときに利用されます。探索的因子分析は次の手順で進みます。指標)はデータの偏相関係数の情報を使って、データに少なくとも1つの潜在因子が存在しそうかを調べます(偏相関係数の2乗和がゼロに近いほどその可能性が高いことを利用します)。関数を使って計算できます。item)が表示されます。以上であることが望ましいとされます。全体指標の値が小さい場合には、個別指標の値が小さな変数を取り除くなどの対応を取ります。あるので因子分析をして問題はないと確認できました。因子の数をはじめに決定します。因子数について仮説や想定がある状況では確認的因子分析をするのがより自然かもしれません。このページでは探索的因子分析の方法の説明のため、因子の数について仮説が無いふりをして分析を進めることにします。因子の固有値をプロットした折れ線グラフ(スクリープロットと呼ばれます)を参考に因子数を判断します。固有値とは因子の影響力の強さを示す値で、固有値の大きな因子を選ぶ(それ以外を捨てる)ことで因子数(選ばれた因子の数)を決定します。部分は欠損値の扱いに関する指定です。含むような行は除外して相関係数を計算させています。含む場合の相関係数の計算に関しては以下のページが参考になります。