Factor analysis
前書き
因子分析は、20世紀初頭に心理学の分野でチャールズ・スペアマンによって提唱された「一般因子（g因子）」の概念から発展した、データ解析の画期的な手法です。当初は、知能や性格といった、直接測定することが難しい心理的構造の背後にある共通の要因を明らかにするために用いられました。以降、因子分析は社会科学、マーケティング、医療、教育など、さまざまな分野において、複雑なデータの次元圧縮や潜在構造の解明を実現するための不可欠なツールへと進化してきました。
本資料では、因子分析の歴史的背景と理論的基盤を踏まえた上で、従来の連続変数に基づく因子分析だけでなく、順序のあるカテゴリカル変数に対する新たなアプローチ（ポリコリック相関やポリセリック相関を用いた手法）についても詳しく解説しています。シミュレーションデータや実際の医療データ、さらには航空会社の顧客満足度データといった多様なデータセットを例に、実践的な解析プロセス、回転手法、感度分析の方法など、段階的かつ具体的に示すことで、読者が実務において因子分析を有効に活用できるよう支援することを目指しています。
因子分析は、単にデータの次元を削減するだけでなく、背後に潜む「見えない」構造や共通性を浮かび上がらせることで、意思決定や理論構築に大きな示唆を与えます。現代のビッグデータ時代においても、その価値は変わらず、複雑な現象をシンプルかつ直感的に理解するための強力な手法として、幅広い分野での応用が進んでいます。
この資料が、因子分析の理論と実践を深く理解し、現実のデータ解析において新たな視点と解決策を見出す一助となることを願っています。