鈴木＠日経リサーチです ISHIDA Tsubasa <tbs-i (at) cpsy.is.tohoku.ac.jp> さん > でもって得られた因子を重回帰分析する，と言うのはどういう場合に必 >要なのか良く知りません（私は因子分析を使うタイプの分野の人ではない >ので）が，私が知る限りでは因子得点を推定する際に行われる場合がある >ようです．しかしそれは因子得点を逆算できない主因子解を用いるのが悪 >いのではないかと思います．主成分解だと逆行列から代数的に求められる >ので，重回帰分析はする必要はなかったはずです（記憶曖昧）．その他の >解は良く知りません． ここは「因子の重回帰」で２つの話が混在しているようですね。す なわち（１）因子を説明変数にした重回帰（２）因子得点の推定の ための重回帰。 それから、 >Takuro Tomita さん： >> 「心理学的な質問紙は作成の際に，斜交解よりも >> 直交解を使った方が，好ましい． >> 相関分析や重回帰を行う際に，斜交解だと望ましくない」 心理では「直交より斜交」かと思っていましたが、逆ですか。この 話は応用現場ではよくある話ですが、学術研究ではどうなっている んでしょう。因子の仮定としては斜交が実質的であるけれど、目的 が偏回帰係数の解釈にある時には、技術的には直交が便利であると いうジレンマですね、たぶん。本当かウソかという問題にはなり得 ないのではないでしょうか？。 ただ、この枠組みは直交か斜交かという以前に、過去のfprにおけ る議論の１つとしては、因子を説明変数にするのは好ましくないと いう見解が、豊田さんから示されました。理由の１つは因子得点を 回帰推定した時の回帰効果であり、解決の１つはSEMの枠組みに移 行することでした。 実は、因子得点の回帰効果が、どの程度、分析の目的に障害を与え るのか個人的に興味があって、いくつかのデータで試してみたいと 考えていますが、ある種の目的にとっては、洗練されていないけれ ど致命的に結論を間違えることもないのではないかと事前に「想 像」しています。実際にどうなのかは（？）。 ひとつ斜交がおもしろいと思うことがあります。これまた以前堀さ んが指摘されていたと記憶しますが、そもそもかなり強い１因子性 のデータなのに回転してみると、なんとなく多因子に分類される。 そういう回転の分析例は非常に多いのですが、そういうデータは斜 交してみると因子間相関が0.6〜0.8にもなると思います。そうなる と仮定はともかく因子間相関を認めるか、２次因子モデルにするか、 回転をやめるか、考える機会を与えてくれます。初期解（回転前） の因子パタンを観察することと、斜交解の因子間相関を観察するこ とは、案外大切なステップじゃあないかと私的に思っています。 -------------------------------------------------------------- 鈴木 督久 ( SUZUKI,Tokuhisa ) e-mail: stok (at) nikkei-r.co.jp 日経リサーチ 〒101 千代田区神田司町2-2-7 パークサイド１ビル TEL:03-5296-5101, FAX:03-5296-5100, Home(TEL&FAX):03-5261-7077 --------------------------------------------------------------
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