(1) CF2ファイル（「CF2_tutorial2_statistical.cf」）を開き、TOP画面から『多変量解析』を開きます。
(2) 「ローデータからの分析」にある、「因子分析」のボタンを押します。
(3) 分析対象となる設問にチェックを入れ、次へを押します。ここではSC10_1～SC12_5を対象に進めていきます。
(4) 昇順設定または降順設定を押すと、ウェイト値が自動で入力されます。
「非常にあてはまる」のように、強く該当するカテゴリが高く、
「全くあてはまらない」のように、該当しないカテゴリが低くなるように設定します。
- POINT！
取設問のポジネガが⼊れ替わっているなど、ウェイト値のつけ⽅を逆にしたい項⽬があるときは
前の画面
で「逆転項⽬」の箇所にチェックを⼊れます。
(5) 因子数、回転の有無、出力する結果などを選択し、実行を押します。
(6) 結果を確認します。
因子数を自動にしたところ、結果は以下のようになりました。 結果を確認し、分析の妥当性と各因子の特徴を把握します。
妥当かつ分析のしやすい結果になるように、 必要に応じて設問を追加、削除したり、因子数を変更したりします。
主な結果の読み取り方については以下の通りです。
■初期の固有値
各因子の説明力を表しており、説明力が高いほど固有値が高くなります。
自動の場合、この値が1以上の因子が採用されます。
■スクリープロット
初期の固有値をグラフで表したものです。
大きく下がる手前の因子数に決定するなど、視覚的に因子数を決定する助けになります。
■共通性
因子負荷量を行方向に2乗して足しあげた値です。
共通性が高いほど、因子モデルがその変数を良く説明していることを意味します。
■因子パターン行列（因子負荷量）
各因子がそれぞれの設問にどれだけ影響を与えているかを示しています。
より強く影響を受けている設問から、各設問の特徴を読み取ります。
■回転後の負荷量平方和
各因子の固有値となります。
「分散の%」でそれぞれの因子の説明力が分かります。
