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SPSSの主因子法・バリマックス回転・α係数・ピアソンの相関係数の結果の見方
- SPSSを使用して行われた主因子法とバリマックス回転の結果について、因子数や回転後の因子数について質問されています。また、尺度の信頼係数が低く、低い項目を削除してもあまり変わらないという状況に困っているようです。さらに、３つの尺度全ての結果を一度にピアソンの相関係数にかけた結果が４０ページにもなり、どこを見ればいいかわからないという問題にも直面しています。
- SPSSの主因子法・バリマックス回転の結果の見方や回転後の因子数についての質問です。また、尺度の信頼係数が低く、低い項目を削除してもあまり改善しないという問題にも悩んでいます。さらに、３つの尺度全ての結果を一度にピアソンの相関係数にかけた結果が４０ページにもなってしまい、見方がわからないという状況もあります。
- SPSSを使用して行われた主因子法とバリマックス回転の結果についての質問です。因子数や回転後の因子数について疑問を持っており、尺度の信頼係数が低いことにも困っています。さらに、３つの尺度全ての結果を一度にピアソンの相関係数にかけると４０ページにもなり、どこを見ればいいのかわからないという状況にも立ち向かっています。
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補足です。 >明らかに４つめぐらいからグラフはほぼ直線を描いています・・・ 結論から言えば、４因子と決めても構いません。 因子分析は、ご存知の通り、探索的因子分析と確認的因子分析がありますよね。今回の場合は、先行研究からの尺度の引用ということもあり、確認的因子分析となると思います。そうであれば、先行研究と同じ因子数を設定し、因子分析（もしくは主成分分析）を行ったものを結果に表記すればよいでしょう。 因子数の決定は、 ・固有値１以上 ・固有値が急に落ち込む所 ・分析者が推定している数 と、上記３つの基準で行います。上記の基準なら、どれでもいいわけです。因子分析での因子数の決定は、どうしても分析者の主観が入りやすいところですから、私は因子分析なんぞは、一種のセレモニー的なものと考えています。言ってみれば、項目の数だけ因子数も存在するわけです。分析者は、その中でも、最も単純構造しているものを選択することが大切なのです。 あとは、じっくり基本的な統計の本などを読み、ご自身が納得した上で、分析を進めてください。SPSSの処理に関しては、参考URLにあるシリーズの本が使いやすいと思います。では。
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- hirosan777
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通常は、調査前に、どのような分析をするか確認して、それから調査に移るものだと思いますが・・・。 と、お説教は、このくらいにして、 １）先行研究では３～４因子・・ 単に、因子の設定を、３、あるいは４に設定したためです。pakooooooさんは、それを設定せず、因子の抽出を、固有値１に設定したまま、因子分析をしたのだと思います。因子数を３や４に設定すれば、よいだけだと思います。 ただし、先行研究と同じように、因子数を設定したとしても、各因子に内包される項目番号が同じようになるとは限りません。 ２）尺度の信頼係数が３つとも０．３と異様に低い・・ 逆転項目の数値の変更は、きちんと行いましたか？ 逆転項目は、SPSSのタイトルバーにある 変換から → 計算 で簡単にできます。例えば、尺度が５件法で、項目１を逆転項目にするには ６－項目１ で計算すれば、大丈夫ですよね。その際、目標変数は、私の場合は、「項目１逆」などと表記しています。これは、後からデータを確認する場合もあるので、ローデータを残す意味でも私は重要だと考えています。 ３）ピアソンの相関係数に3つの尺度全ての結果・・ 相関の勉強は、きちんとしましたか（＾＾； 各尺度の合計得点を求め、その合計点で相関を求めてください。 pakooooooさんは、各尺度に含まれる項目全体の相関を算出してしまっているのではないかと思われます。
お礼
迅速なご回答本当にありがとうございます。 お恥ずかしいながら、統計法ではその場限りの知識で 単位を取り、すっかり頭から抜け落ちている状態です。 この機会に勉強し直します。 本当に助かりました。 あともう一つ質問で申し訳ないんですが・・・ (1)の因子数決定についてです。 SPSSのスクリープロット（折れ線グラフ）を見ると、初期の固有値１以上のものは７つぐらいあるんですが、明らかに４つめぐらいからグラフはほぼ直線を描いています。この場合、因子数を４などと自分で決めることはできないでしょうか。 よろしくお願いします。
お礼
ありがとうございます。早速明日本屋に行って見てみます。 分析って手順を知ることが大切なんですね。先ほど相関係数がやっと出せて３つの尺度に相関があまりないことを知って更にショックを受けました。でも頑張って別の角度から分析しようと思います。また質問するかもしれませんが、よろしくお願いします。