1.000ここは因子間の相関係数が表示されています。関数を使って図の作成ができます。)各因子がどの変数と関連しているかが視覚的に確認できます。因子負荷の値をわかりやすく表示するには以下のようにすると便利です。付けることで因子負荷の値のみを表示しています。以下の値を非表示にできます。して分析をしてみます。増やす意義は無さそうです。上記の例では因子軸の回転方法としてオブリミン回転を指定していました。因子を解釈するためには、因子が単純構造である方が便利です。つの因子のみ大きな値を持ち、それ以外はゼロに近いような状態のことです。そのような状態にするために利用されるのが因子軸の回転です。回転方法には様々な種類があり、それらは直行回転と斜行回転に大別されます。直行回転は因子間の相関がないことを想定した回転で、斜行回転は相関を想定します。因子間には相関があることが多いので、斜行回転の方がデータへの当てはまりは良くなりやすいです。“oblimin”)を使用して因子分析をすると良いでしょう。“varimax”)を用いて再び因子分析を行います。回転方法についての解説は先述のスライドも参考にして下さい。適切な回転方法を選び、それを用いた因子分析によって因子負荷の推定が終わったら、次に因子の解釈を行います。それぞれの因子と関連の強い(因子負荷の大きい)項目を確認して、その因子が何を測定しているものであるのか判断します。強い関連を持つという結果になっています。項目の分類について再掲します。Openness(開放性・経験への開放性):O1からO5したがって、第1因子は外向性、第2因子は神経症傾向、第3因子は勤勉性、第4因子は開放性、第5因子は協調性に対応する因子であることが確認できました。別のデータを使って因子分析を行なってみましょう。人分の回答データです。段階で回答しました(より重視する場合に大きな数字で回答する)。具体的な質問項目は以下のものでした。アップロードしています。