カイザー基準は、カイザー・ガットマン基準と呼ぶこともある。これはKaiser(1960)よりも先にGutttman(1954)が先に指摘があったため、連名での表現である。固有値が1以上のものを因子とする方法である。それは、1つの因子にしか負荷しない因子(独自因子)は最大1であるためである。先のエントリーで描いたScreeの1のところに引いてあるラインが固有値1のカイザー基準である。おけるmisuseとartifact」から関連記述を引用しておこう。サンプルサイズが無限のときに正しい(Horn,1965)。標本誤差を含む時,基準は因子数を多く推論してしまう。2005)因子間相関が高いと因子数を過小に推測してしまうことがある。Vogelmann(1977)の人工データにおいてはカイザー基準が15中9も過小推定している。2005)サンプルが多い研究というのはそれほど多くないので、代替の場合、標準誤差という観点から見ると、因子数が多く推論し、因子間の相関が高いと少なく推論するという特徴があるようだ。Cattell(1966)によるScreeは、固有値の値を最大から最小へとグラフで表し、前後の落差の大きいところで因子数を決める方法である。これらの方法の問題点は、対角項に共通性ではなく、1.0を置いた相関行列を対象としていることにある。主因子解の第1因子は、対角項が共通性からなる相関行列の固有値・固有ベクトルから計算される。第2因子は、第1因子の残差行列を対象とした固有分解から計算される。以降の因子も残差行列から固有値・固有ベクトルの計算により抽出されることになる。相関行列から計算される。このようにみてみると、因子ではなく主成分を対象としていることになる。2018)Screeの話も出てきているが、両方の技法とも対角項に1を置いた相関行列で計算されている点が問題のようだ。引用に書いてあるように、これは主成分の分析である。簡単に言えば因子分析をして妥当な因子数を探っているにも関わらず、その手法が主成分を対象にしているのであれば、ちぐはぐである。17:11カイザー基準についてのメモTweet広告を非表示にする関連記事2019-07-31因子分析に関するメモ落穂拾い的なエントリ。因子選択の基準Mplusで因子分析をしたことがなかったので、勉強がてらのメモ。因子分析について少し勉強をしているところである。勉強したことや気になったことをメモするところ。(7)はてなブログをはじめよう!iDESさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。