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分析手法別:因子分析

顧客の意識や行動の傾向をつかむ
  • データを分析する際に、クロス集計だけでデータの複雑な構造や傾向を読み取ることは不可能です。因子分析は膨大なデータの中から、一定の傾向や特徴を読み取る手助けをしてくれる手法です。
  • 因子分析を実行することにより、質問群に対する数値的な動きをもとに、それを統合できるような要素(因子)を導き出すことができます。例えば、30問の設問群から得られたデータの傾向を、3~5つ程度の要素によって説明することが可能になります。
  • 因子分析に使用できるデータは「数量」データに限られます。データが「数量」でない場合でも、質問の各カテゴリーに数値を与えることによって、その条件を満たすことができます。(例えば、「そう思う」=1点、「そう思わない」=0点)
  • 因子の抽出方法には、主成分法、主因子法などがあります。また、因子の解釈をしやすくするために「軸の回転」を行いますが、因子間の相関がゼロとなる直交回転(バリマックス法等)、因子間の相関を許容する斜交回転(プロマックス法等)があります。
  • 分析対象とする設問数や回答状況、欠損値(無回答)の処理方法、抽出する因子数などによって因子の解釈が大きく左右されることもあるため、何回もの試行錯誤が必要とされます。
【分析対象とする変数(数量データ)の選択】
【因子分析】
・主成分法
・主因子法
【軸の回転】
・直交回転
・斜交回転
【因子軸の解釈】
・因子負荷量
・因子得点
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