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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:因子分析と数量化III類について)

因子分析と数量化III類について

このQ&Aのポイント
  • 因子分析と数量化III類について調査を行いたい修士論文作成中の方の質問です。
  • アンケートの内容分析を行うために因子分析を使用し、妥当性を確認するために数量化III類の手法を検討しています。
  • 因子分析と数量化III類のどちらが調査の目的に合っているかについて詳しい方の意見を求めています。

質問者が選んだベストアンサー

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回答No.2

質問者さんのやっている研究内容、得えようとしているデータセットについて最もよく理解しているのは質問者さん自身、そしてその次によく把握しているのは指導教官。 私は「因子分析の代わりに数量化III類を用いるべき」という意見に対して間違っていると指摘しただけです。 したがって、 > ある行動に関して特徴的なものを見出し、分類する ということはまた別問題でコメントできません。たしかに数量化III類(コレスポンデンス分析)もある意味では"分類"のために使うこともできますが、そもそもの目的は分類とかまとめるというのではなくて、合成変量を作成してより低次元で多変量データを表現するというもの。

その他の回答 (1)

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回答No.1

その指導教官が無知だとはいいませんケド(^_^;) 数量化III類はコレスポンデンス分析と等価な分析法で、コレスポンデンス分析は主成分分析と(分析の目的が)同じです。コレスポンデンス分析は質的データに、主成分分析は量的データに対して用いられるというだけの違いです。 だから、因子分析を用いようとするデータセットが順序データだからといって、因子分析の対価法として数量化III類を用いるのは"お門違い"というもの(要するに数量化III類は因子分析の代わりにならないということ)。 > 指導教官から、それでは妥当性に問題があるから、 どういった点について、妥当性に問題があるのかを例示してもらうとよいでしょう。 いまとなっては、まず使われることがなくなってしまった方法ですが「リッカートのシグマ法」と呼ばれる尺度変換の方法があります(http://shiriuskun.srv7.biz/toukei_hosoku/likert.htm)。 順序データだから妥当性を欠くのだというのなら、このように間隔尺度へ変換すればよいということになりますよね。ただ、実際には多くの場合において、このような変換をほどこしても、簡便的に割り当てた得点と大差ないので今では使われていないということです(こういう方法は冗長だということかもしれない)。

noname#75125
質問者

お礼

ご回答ありがとうございます。 私は、ある行動に関して特徴的なものを見出し、分類するといったことを目指しています。 という目的ならば、数量化III類でもよさそうですかね? 勉強が足りずすいません。

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