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因子分析(因子数)

今回は尺度の因子分析(特に因子数の決定)についてのネタです。

最近,周りの人(院生)と考え方が違うことに気づきました。

何が違うかというと

 自分で作成した尺度を分析した結果が,

 固有値の減衰状況から判断して1因子と考えられる場合

    僕 : (^_^)v

 多くの人: (-_-)

という反応をするということ。

こんなことを言っている僕自身も学部時代は,後者だったのですが

IRTをやり始めて前者になりました。

(通常のIRTでは1因子性が仮定されているので・・・。

  1因子性が成立,且つ,項目数が多くないといけない)

じゃぁ,1因子だとなぜまずいか,といえばその後の分析が

単純になってしまって,やりづらくなるからでしょうね。

 例えば,重回帰分析を想定していたのに,単回帰で事足りてしまうということです。

だから,複数因子の構造を持つように多少無理をしてでも,

複数の因子を仮定し下位尺度を作るわけです。

これが,再度データをとったときに因子構造が変わってしまうとか,

後々,多重共線性の問題とかを引き起こしてくるんですけどね。

そもそも3項目,4項目といった項目数で何かを測ろうとすること

自体無理があると思うのですが・・・