大学院生で統計を学んでいるそらです！
この記事では、
- 主成分分析は因子分析の違いが分からない
- 主成分分析は因子分析の使い分けができない
という方に、主成分分析と因子分析の違いや解釈方法、使い分けについて分かりやすく解説していきます。
結論から言うと、
主成分分析と因子分析の違いは、
- 因子分析は、因子(原因)⇒データ(結果)、背後に隠れる因子を探す、探索的な手法。
- 主成分分析は、因子(原因)⇒データ(結果)、データを圧縮していく手法
因子分析の方が広義
主成分分析と因子分析の使い分けは、
- 論文で使われている方。
どちらか迷ったら因子分析。
となります。
詳しく解説していきます。
主成分分析と因子分析の違い
主成分分析は因子分析と似ていて結果もほぼ同じになることが多いです。
では何が違うのかというと、考え方です。
因子分析とは
背後に隠れる因子を探す、探索的な手法です。
データに影響を与えている因子を取り出す方法です。
因子(原因)⇒データ(結果)に影響を与えていると考えます。
データの情報量を削減してデータの特徴を可視化したり要約したりするのに使われます。
主成分分析とは
データを圧縮していく手法です。
多数のデータから少数の主成分として表す方法であり、データ(原因)⇒主成分(結果)が作られます。
複数のデータからその背後にある潜在的要素を発見するのに使われます。
同じデータで因子分析と主成分分析を行うと主成分と共通因子の値は非常に似た値を持つことになります。
主成分分析と因子分析の使い分け
まずは、自分のやりたい内容に似ている論文を3～4本探します。
で、主成分分析か因子分析、どちらが使われているかを調べます。
使われている方の分析を取れば問題はないでしょう。
そういう場合は、どちらでもいいです。（結果としては同じなので）
因子分析の中の一つが主成分分析というイメージで、因子分析の方がくくりが大きくなります。
なので、どちらか迷ったら因子分析しておけば文句は言われないでしょう。
まとめ：主成分分析と因子分析の違い、使い分けを分かりやすく解説
主成分分析と因子分析の違いは、
因子分析は、因子(原因)⇒データ(結果)、背後に隠れる因子を探す、探索的な手法。
主成分分析は、因子(原因)⇒データ(結果)、データを圧縮していく手法
因子分析の方が広義
主成分分析と因子分析の使い分けは、
論文で使われている方。
どちらか迷ったら因子分析。
主成分分析、因子分析はどちらも同じような内容なので使い分けは難しいですよね。
まずは、自分の研究に沿っているかを考慮し進めてみましょう！
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