Statistics/FactorAnalysis をテンプレートにして作成

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*因子分析 Factor Analysis ~ 因子分析は、多変量解析の一種で、複数の変数の背後にある潜... ~ **概要 ***因子分析で用いる用語 -''観測変数'' 実際にデータとして与えられる変数。例えば、学生ごとの国語... -''共通因子'' 「文系力」、「理系力」のような背景にある潜在的因子 -''独自因子'' 観測変数それぞれが他とは無関係に持つ独立性の高い因子 -''因子負荷量'' 共通因子が及ぼす影響力を示した係数 ~ ***変数と因子の関係 観測変数　＝　因子負荷量 × 共通因子 ＋ 独自因子 ~ ***付記：因子分析と主成分分析の違い 因子分析と主成分分析は、似たようなことをやっているのです... ~ ~ **分析手順 -''共通因子の数を決める'' 因子分析では、分析者が仮説にもとづいて（あるいは固有値の... &small(この場合の「固有値」とは、変数の「分散の大きさ」を... -''因子負荷量を計算する'' 因子負荷量とは、共通因子が観測変数に及ぼす影響の強さを意... #image(VarimaxRotation.jpg,right,40%) -''軸を回転させて因子負荷量を計算する'' 共通因子の特徴をより明確にし、意味を解釈するために座標軸... --バリマックス回転（直交回転）：右図 因子間が無相関（直交）になるよう維持 --プロマックス回転（斜交回転） 因子間の相関を許容したもの -''因子得点を計算する'' 因子得点とは、各データにおける共通因子の値で、例えば、各... ~ ~ **事例 43人の学生の５教科の得点ダミーデータを使ったサンプルです。 https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Fac... -利用しているデータは以下 https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/sei... -ノートは、以下の順に記載されています。 --ライブラリのインストールと読み込み --43名分の５教科の得点（CSVデータ）をデータフレームへ読み... --データの標準化 --念の為、事前に５教科の相関を確認 --因子分析（因子を３として、負荷量・共通性・独自性を提示） --43名分の因子特典を提示 ~ ~ **APPENDIX ***関連ページ -__[[Statistics/PCA]]__　主成分分析 ~ ***参考サイト -https://www.nttcoms.com/service/research/dataanalysis/fa... -https://www.intage.co.jp/glossary/050/ -https://korekara-marketing.com/statistics-factor_analysis/ -https://qiita.com/y_itoh/items/227cb33317ceb09199c2 -https://qiita.com/roki18d/items/b76b8d153111814d84d4 ~ ~

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*因子分析 Factor Analysis ~ 因子分析は、多変量解析の一種で、複数の変数の背後にある潜... ~ **概要 ***因子分析で用いる用語 -''観測変数'' 実際にデータとして与えられる変数。例えば、学生ごとの国語... -''共通因子'' 「文系力」、「理系力」のような背景にある潜在的因子 -''独自因子'' 観測変数それぞれが他とは無関係に持つ独立性の高い因子 -''因子負荷量'' 共通因子が及ぼす影響力を示した係数 ~ ***変数と因子の関係 観測変数　＝　因子負荷量 × 共通因子 ＋ 独自因子 ~ ***付記：因子分析と主成分分析の違い 因子分析と主成分分析は、似たようなことをやっているのです... ~ ~ **分析手順 -''共通因子の数を決める'' 因子分析では、分析者が仮説にもとづいて（あるいは固有値の... &small(この場合の「固有値」とは、変数の「分散の大きさ」を... -''因子負荷量を計算する'' 因子負荷量とは、共通因子が観測変数に及ぼす影響の強さを意... #image(VarimaxRotation.jpg,right,40%) -''軸を回転させて因子負荷量を計算する'' 共通因子の特徴をより明確にし、意味を解釈するために座標軸... --バリマックス回転（直交回転）：右図 因子間が無相関（直交）になるよう維持 --プロマックス回転（斜交回転） 因子間の相関を許容したもの -''因子得点を計算する'' 因子得点とは、各データにおける共通因子の値で、例えば、各... ~ ~ **事例 43人の学生の５教科の得点ダミーデータを使ったサンプルです。 https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/Fac... -利用しているデータは以下 https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/sei... -ノートは、以下の順に記載されています。 --ライブラリのインストールと読み込み --43名分の５教科の得点（CSVデータ）をデータフレームへ読み... --データの標準化 --念の為、事前に５教科の相関を確認 --因子分析（因子を３として、負荷量・共通性・独自性を提示） --43名分の因子特典を提示 ~ ~ **APPENDIX ***関連ページ -__[[Statistics/PCA]]__　主成分分析 ~ ***参考サイト -https://www.nttcoms.com/service/research/dataanalysis/fa... -https://www.intage.co.jp/glossary/050/ -https://korekara-marketing.com/statistics-factor_analysis/ -https://qiita.com/y_itoh/items/227cb33317ceb09199c2 -https://qiita.com/roki18d/items/b76b8d153111814d84d4 ~ ~

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