1. はじめに

第1章 はじめに

因子分析は、観測された多変量データの背後にある潜在的な構造を明らかにするための統計手法です。
この手法は、複数の観測変数に共通して影響を与える潜在因子を推定することを目的とし、データの次元圧縮やパターン認識、解釈の容易化に寄与します。

背景と歴史

• 心理学からの発展:
  20世紀初頭、心理学者チャールズ・スペアマンは、知能を説明するために「一般因子（g因子）」という概念を提唱しました。彼は、様々な知能検査の結果に共通する基盤が存在すると仮定し、因子分析を用いてその背後にある構造を探りました。

• 社会科学・経済学での応用:
  因子分析は、アンケート調査や経済指標の分析にも応用され、消費者行動の理解や市場セグメントの特定、さらには政策評価など幅広い分野で利用されています。

• 現代の応用例:

• マーケティング: 顧客の購買行動や好みを解析し、潜在的なセグメント（例：価格志向型、品質志向型など）を抽出する。
• 医療・健康: 患者の症状や診断データから、潜在的な疾患リスク要因を見出す。
• 教育: 学生のテスト結果から、学習能力や特定の知識領域に対する理解度の背後にある要因を分析する。

これらの事例は、因子分析が単なる統計的手法に留まらず、現実世界の複雑な現象をシンプルなモデルに要約するための有力なツールであることを示しています。