堀＠香川大学経済学部です。
原田さんのワークショップ，実際は狩野さんのワークショップか？
ワークショップ探索的因子分析における変数選択(3)
ちょっと中座してポスターのほうへ行っている間に狩野さんのコメントというより
も講演が始まっていた。大失敗。
パワーポイントが狩野さんのところにあるので少しは回復出来る。
http://koko15.hus.osaka-u.ac.jp/~kano/research/meeting/
どうも大阪大学であった，
International Meeting of the Psychometric Society (IMPS-2001)
での狩野さんの発表を日本語にしたもののようだ。
同じページの
IMPS2001 (2001.7.15-19 Osaka)１，３のスライドが役に立つ。
これは，探索的因子分析というより尺度構成の話といっていいだろう。でも，探索
的因子分析における問題をクリアにしている。
適合度優先で考える。と，SEFAでは因子負荷量の高い項目を落とせということがあ
る。なぜ。ということで，面白い推理が始まる。後は，スライドを見てね。
そんでもって誤差相関を使う。そしてクロンバックのα係数も使う。
で，疑問は，尺度構成の場合，従来その変数を削除したときにクロンバックのα係
数の増減によって変数選択していたけど，これは危ない方法ということになります
ね。う〜ん。こうなるとSEFAとSEMは必須ということになってしまう。
狩野さんの技法の一つは，「転んでもただ起きない」というよりも「転んだらただ
では起きない」ですね。
以前の不適解の問題に対する対処法，というか問題の同定。今回のなぜ適合度があ
がらないのか。
会場で２項目の因子の質問がでてましたが，この問題はある意味で終わっているの
では。
探索的因子分析において
１項目の因子は独自因子。
２項目の場合識別性の問題があり，きちんと解けない。不適解もしくはその因子の
因子パタンは適正なものではない。
ということで，３項目でも共通性が低ければ測定誤差により２項目の因子になるこ
とがあり不安定ということに注意しなければならない。
４項目でも共通性がかなり低ければ要注意。
という具合に，少ないところから１因子についての項目数は攻めていくことが出来
る。
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