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※相関係数って何? という記事は別記事参考ください。 相関係数は2変量間の傾向を示すために有効な手段ですが、散布図と合わせて確認しましょう、という点は見落とされる(省略されてしまう)ことがあります。 そもそも、5件法のア […]
はじめに 今回は過去に紹介した主成分分析の関係性を 実際の計算も踏まえご紹介します。 使用する言語は「R」ですが、需要があればパイソンやVBAでもやっていこうと思います。 データセット まずは乱数でデータセットの作成。 […]
はじめに 主成分分析の話題。 主成分分析は固有値と固有ベクトルを計算して 固有ベクトルをちょっと加工して主成分負荷量 固有値と固有ベクトルをちょっと加工して主成分得点などを計算し傾向などを分析します。 固有値や固有ベクト […]
はじめに 1因子数で因子分析をやってみる、で因子負荷量に九九っぽいものを入れると 九九表っぽい相関行列が得られたことを確認しました。 今回は複数の因子を用いて、いくつか極端な場合を確認してみます。 2因子の場合 fc_1 […]
はじめに ざっくり中のざっくり説明で いくらなんでもざっくりが過ぎるぞ、というご指摘を踏まえ もう少しだけくわしく説明するのが今回の記事です。 因子分析を難解なものにさせる大きな理由の1つが「因子数がたくさん『ある』場合 […]
はじめに 過去に紹介してきた主成分分析や重回帰分析と比べ因子分析のざっくり解説の難易度は高いという心象です。 それは主成分分析や(一般化線形モデルという意味でない)重回帰分析が誰がやっても計算結果が(計算誤差を除けば)同 […]
はじめに いわゆる多変量解析の中でも、最も実用的なものは重回帰分析だと思います。 それはデータを「目的(従属)変数」と「説明(独立)変数」とに分離させ、 目的変数に対する影響力を示してくれるからです。 目的と使いどころ […]
はじめに 多変量解析と言えば最初に思い浮かべるのが主成分分析ではないかと個人的には考えます。 主成分分析は【principal component analysis】略して「PCA」などとも呼ばれており、初学者にとっては […]
日々進化するサーバーの仕様と そのサーバーからデータを効率よく収集しようとする側の戦いは ときにドラマチックなこともあり感慨深いものがあります(大げさ)。 今記事ではそのような収集行為(スクレイピング行為)に関する方法と […]
つい何年か前までWEB調査のメリットというものがあまり感じられず 弊社では積極的な提案をしておりませんでした。 今回は「なぜ 積極的な提案をしなかったか」と 「Google form の調査であれば課題が解決するのか」を […]