因子分析

因子分析は、このような考え方に基づいてつくられた方法で、具体的には、想定した因子と変量との関係についての数学的モデルをたて、これに変量間の相関係数行列をデータとして当てはめる。
その結果、
(1)各因子の各変量に対する関連（規定力）の大きさを示す因子負荷量factor loading、
(2)各個体がもつ各因子の大きさを示す因子得点factor scoreが得られる。なお、モデルに対するデータの適合性（当てはまりのよさ）は、各変量の分散の総和のうちで、
各因子によって説明される分散の和の占める割合（因子寄与率）の大小によって決定される。このように、因子分析は、複雑なデータの内部構造に関する洞察を与えてくれる。
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因子分析は、イギリスの心理学者スピアマンによって開発された。スピアマンは、人間のさまざまな種類の知能は、すべての知能に共通する一般因子と、それぞれの個体に特有な特殊因子からなる、という二因子説を提唱した。しかし、スピアマンのモデルはその適用範囲が限られたものであり、これに対してアメリカの心理学者サーストンは、特定のいくつかの知能に共通している群因子と特殊因子とに分ける、重（多）因子法を唱えた。なお、今日では、多数の共通因子を仮定する主因子法が、もっともよく用いられている。