著者
山本 倫生
出版者
日本計算機統計学会
雑誌
計算機統計学 (ISSN:09148930)
巻号頁・発行日
vol.32, no.1, pp.21-44, 2019 (Released:2020-07-17)
参考文献数
56

探索的因子分析において, 因子負荷量行列を用いて結果の解釈を行う際には, いわゆる因子回転を行うことが有用であり, これまでに数多くの回転方法が開発されてきている. 因子回転問題自体は古典的な問題であり, 例えば Browne (2001) では2000年までの研究内容がよくまとめられている. 一方で, 因子回転基準の最適化における一般的なアルゴリズムである勾配射影法の開発や, component loss functionを用いた回転方法の提案など, 2000年以降も因子回転問題に関連する研究が継続して行われている. 本稿では因子回転法やその最適化アルゴリズムの古典的内容から比較的近年の内容についても解説を行うとともに, 構造方程式モデリングでの因子回転の利用や正則化法との関連などについても言及する.

言及状況

外部データベース (DOI)

Twitter (47 users, 49 posts, 131 favorites)

レビュー論文を見つけた。山本倫生(2019)「因子分析モデルにおける因子回転問題」 「和書であれば市川(2010)に因子回転法についての非常に詳細な記載」とのこと。やっぱりね。 https://t.co/FNCSh3rZMu
因子分析モデルにおける因子回転問題 https://t.co/xiA00zgVhu
メモ: J-STAGE Articles - 因子分析モデルにおける因子回転問題 https://t.co/vIb6wOxQbn
因子分析の際の回転法や最適化の考え方がまとめられている。 多くの研究で用いられているプロマックス法は簡易な方法ではあるものの、何らかの回転基準を最適化するものではない。ESEMやスパース因子分析についても触れられている。 #心理 #因子分析 https://t.co/wK3izg8c3t
最も有用な斜交回転法の1つに、 quartimin法  があるのですね
https://t.co/rEA8w9i0TL

収集済み URL リスト