因子分析における因子数選択のための基準 | Sunny side up!尺度を作った時など、因子分析で因子をいくつ抽出すればいいか悩むことがあるかと思います。 因子分析の因子数決定には、従来では以下のような基準が定番でした。 ガットマン基準：固有値が1以上の因子を採用する スクリー基準：固有値の大きさをプロットし、推移がなだらかになる前までを抽出する 寄与率が50～60％以上になる因子数を採用する 解釈が可能な因子構造を採用する １のガットマン基準が最も使われていると思われますが、この方法は最近ではあまり良い方法とはみなされてはいないようです。もしデータが母相関行列であるならこの方法は適切ですが、実際のデータには誤差が含まれるので多すぎたり少なすぎたりする因子数を提案してしまいます。 この記事では、因子数決定に使える基準について述べます。 興味のある人は続きを読んでください。 因子分析は少数の因子によって、変数の相関関係を説明する方法です。 つまり、何因子用意
