因子分析とは？
意味・定義
因子分析は、多数の観測変数の背後にある潜在的な因子を特定するための統計手法です。この手法は、データの次元を削減し、重要な情報を抽出することを目的としています。例えば、心理学や社会科学の研究において、複数の質問項目から個人の特性を把握するために用いられます。因子分析を通じて、観測データの相関関係を理解し、データの構造を明らかにすることが可能になります。
目的・背景
因子分析は、データの複雑さを軽減し、重要な要素を明らかにするために開発されました。特に、調査データや実験データにおいて、多くの変数が相互に関連している場合、因子分析を用いることで、これらの変数をいくつかの因子にまとめることができます。これにより、データの解釈が容易になり、意思決定や戦略立案に役立つ情報を提供します。ビジネスや研究において、因子分析は、顧客の嗜好や市場のトレンドを把握するための重要な手段となっています。
使い方・具体例
- マーケティングリサーチにおいて、顧客の購買行動を分析し、主要な購買因子を特定する。
- 教育分野で、学生の学力テストの結果を分析し、学力向上に寄与する因子を明らかにする。
- 健康調査において、生活習慣や健康状態に関連する因子を抽出し、健康促進施策を検討する。
- 社員満足度調査の結果を基に、職場環境に影響を与える因子を特定し、改善策を立案する。
- 製品開発において、消費者のニーズを因子分析し、新製品のコンセプトを明確にする。
関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。
まとめ
- 因子分析は、観測データの背後にある潜在因子を特定する手法である。
- データの次元を削減し、重要な情報を抽出することで意思決定を支援する。
- マーケティングや教育、健康調査など多様な分野で活用される。
現場メモ
因子分析を実施する際には、データの前処理が重要です。特に、欠損値や外れ値の処理を怠ると、分析結果に大きな影響を与える可能性があります。また、因子数の選定も慎重に行う必要があり、適切な基準を用いることが求められます。これらのポイントを考慮しないと、誤った結論を導くリスクが高まります。