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因子分析の推定法の種類と使い分けについて簡単な解説

因子分析の推定法にはどんなものがあり、どう使い分けるか

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目次

因子分析の推定法

因子分析の推定法には、主に、最尤法、最小二乗法、重み付き最小二乗法の 3 つがある

因子分析の推定法 最尤法

最尤法は、精度よく推定できる

サンプルサイズが十分大きいときに適している

データが正規分布していないと不正確な推定になる

検定をしないなら正規分布していなくてもよい

共通性が 1 を超える不適解になることがある

解が求まらないことがある

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因子分析の推定法 最小二乗法

最小二乗法は、精度は最尤法よりも劣る(誤差が大きい)

正規分布の仮定はいらない

最尤法に比べて、不適解が出にくい

因子分析の推定法 重み付き最小二乗法

重み付き最小二乗法は、一般化最小二乗法とも言われる

残差を共通性で重みづける

推定精度が向上する

不適解になることも増える

因子分析の推定法 使い分け

とりあえず最尤法を行ってみる

特にサンプルサイズが大きい場合は最尤法のトライするのが良い

うまく解が求まらなかった場合は、重み付き最小二乗法を試す

それでもだめだった場合は、重み付きでない最小二乗法を行う

まとめ

因子分析の推定法をまとめた

参考になれば

参考サイト

因子分析の因子抽出方法について | Sunny side up!

参考書籍

SPSSで学ぶ医療系多変量データ解析 第2版

M-plusとRによる構造方程式モデリング入門

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第1章臨床研究ではなぜ統計が必要なのか?計画することの重要性
  • 推定ってどんなことをしているの?
  • 臨床研究を計画するってどういうこと?
  • どうにかして標本平均を母平均に近づけられないか?
第2章:研究目的をどれだけ明確にできるのかが重要
  • データさえあれば解析でどうにかなる、という考え方は間違い
  • 何を明らかにしたいのか? という研究目的が重要
  • 研究目的は4種類に分けられる
  • 統計専門家に相談する上でも研究目的とPICOを明確化しておく
第3章:p値で結果が左右される時代は終わりました
  • アメリカ統計協会(ASA)のp値に関する声明で指摘されていること
  • そうは言っても、本当に有意差がなくてもいいの…?
  • なぜ統計専門家はp値を重要視していないのか
  • 有意差がない時に「有意な傾向があった」といってもいい?
  • 統計を放置してしまうと非常にまずい
第4章:多くの人が統計を苦手にする理由
  • 残念ながら、セミナー受講だけで統計は使えません。
  • インプットだけで統計が使えない理由
  • どうやったら統計の判断力が鍛えられるか?
  • 統計は手段なので正解がないため、最適解を判断する力が必要
第5章:統計を使えるようになるために今日から何をすれば良いか?
  • 論文を読んで統計が使えるようになるための5ステップ
第6章:統計を学ぶために重要な環境
  • 統計の3つの力をバランスよく構築する環境

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この記事を書いた人

医師、医学博士(専門は疫学および統計学)。10年以上の研究歴を有し、筆頭著者として10本の英文原著論文を執筆した実績を持つ。現在、外資系製薬企業にて15年以上にわたり、臨床開発やデータ解析、承認審査、薬価交渉戦略といった実務の最前線に従事。

「統計に悩むあなたを救いたい」をコンセプトに、ブログ「統計ER」やYouTube、SNSを通じて、医療従事者や研究者向けに「実務直結の統計ノウハウ」を配信。

学術的な厳密さと、製薬業界での高度な実務経験を融合させた独自の視点から、ブラックボックス化しない統計解析の普及を目指す。オンラインショップ「TKER SHOP」での計算ツール提供や、クラウドワークス等を通じた統計コンサルティング・解析代行(主にRを使用)も幅広く展開中。

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