数式がなくてもわかる！Ｒでできる因子分析

すぐに分析したい人に最適な実践の手引き。因子数の決め方、因子軸の回転、出力結果の詳細な見方など、因子分析の知識とＲの基本的な使い方を豊富な図表とともに解説。

統計ソフト「R」を使った因子分析の入門書。因子数の決め方，因子軸の回転，出力結果の詳細な見方，解釈の仕方，変数の取捨選択，主成分分析や共分散構造分析との違いといった実践知識を，豊富な図表やRでの実行例とともに解説。試行錯誤を重ねる分析の流れを丁寧に追う。付録でデータファイルと実行例テキストがDL可。

【主な目次】
はじめに
1　因子分析とは？
2　Rで因子分析を体験
3　Rの基本的な使い方
4　因子分析を行う
5　出力結果の詳細な見方
6　因子の解釈の実践
7　変数の取捨選択と分析の試行錯誤
8　因子分析の結果をどう使うか？――尺度得点と因子得点
9　他の分析との違い
10　因子分析を過信しない
付録A　　Rの補足と注意点
付録B　　Rの因子分析で使う関数のリファレンス
付録C　Rによる実行例（ウェブサイトでの提供）

目次

はじめに
　
1　因子分析とは？
　1.1　潜在共通因子とは？　
　1.2　因子負荷量とは何か？　
　1.3　どのようなときに使うか？
　1.4　因子分析に必要な知識・スキルは？

2　Rで因子分析を体験
　2.1　Rを使う準備
　　2.1.1　Rプログラムのインストール
　　2.1.2　パッケージのダウンロードと読み込み
　2.2　因子分析の実行
　　2.2.1　因子分析実行に必要な入力コマンド
　　2.2.2　パス図の作成
　　2.2.3　表示桁の指定
　　2.2.4　基本統計量やヒストグラムの表示

3　Rの基本的な使い方
　3.1　コマンド入力
　3.2　式，関数，オブジェクト
　3.3　データの読み込みと書き込み
　3.4　データフレームの扱い
　3.5　結果や入力内容の保存
　3.6　途中データ（オブジェクトや入力履歴等）の保存と読み込み

4　因子分析を行う
　4.1　データの適切性
　　4.1.1　変数の数とデータの数
　　4.1.2　変数間の相関のチェック
　　4.1.3　偏りのないデータを
　　4.1.4　データをとるときと分析後のデータの問題点の検討が重要
　4.2　因子分析の流れ
　4.3　因子を抽出する
　4.4　因子数の決め方
　　4.4.1　固有値で決める
　　4.4.2　統計的な基準
　　4.4.3　解釈の可能性
　　4.4.4　因子の数は実際にどうやって決めるか
　4.5　因子軸の回転
　　4.5.1　何のために回転するのか？
　　4.5.2　直交回転
　　4.5.3　斜交回転

5　出力結果の詳細な見方
　5.1　共通因子と独自因子
　　5.1.1　共通性を推測
　　5.1.2　因子に分配：因子負荷量の算出
　　5.1.3　因子寄与率と説明率
　ほか

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