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
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
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!
参考文献
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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