因子分析とは？
意味・定義
因子分析は、観測された多くの変数の中から、潜在的な因子（共通因子）を特定するための統計的手法です。この手法は、複数の変数がどのように関連しているかを理解するのに役立ちます。例えば、顧客の購買行動を分析する際、さまざまな要因（価格、品質、ブランドなど）がどのように影響し合っているかを把握するために用いることができます。因子分析は、データの次元を縮小し、重要な情報を抽出するために広く使われています。
目的・背景
因子分析の主な目的は、データの中に潜む構造を明らかにすることです。多くの変数を扱う場合、それぞれの変数が持つ情報をそのまま利用するのは難しく、分析が煩雑になります。因子分析は、似たような特徴を持つ変数をまとめることで、分析を簡素化し、データの解釈を容易にします。この手法は、マーケティングリサーチや心理学の調査など、さまざまな領域で利用され、得られた因子は意思決定や戦略策定の基盤となります。
使い方・具体例
- 顧客満足度調査の結果を分析し、顧客の満足に影響を与える主要因子を特定する。
- 複数のテスト結果から、学生の学力に影響する因子を抽出し、教育政策の改善に役立てる。
- 企業の財務データを用いて、経営状態に影響を与える潜在因子を特定し、リスク管理に活かす。
- ソーシャルメディアのデータを分析し、ユーザーの行動パターンを明らかにすることで、マーケティング戦略を最適化する。
- 商品の特性を因子分析で評価し、消費者の選好に基づく新商品の開発に役立てる。
関連用語
まとめ
- 因子分析は、変数間の関係性を明らかにするための手法である。
- データの次元を縮小し、重要な因子を特定することで、分析を簡素化する。
- マーケティングや教育など、さまざまな分野での意思決定に活用される。
現場メモ
因子分析を実施する際には、適切なデータの収集と前処理が重要です。特に欠損値や外れ値が多いデータセットでは、正確な因子抽出が難しくなります。また、因子の解釈には専門的な知識が求められるため、分析結果を誤解しないよう注意が必要です。