iDES https://blog.hatena.ne.jp/iDES/ 井出草平の研究ノート https://ides.hatenablog.com/ R 因子分析 計量 ノーマルな因子分析は連続変数を用いる。その拡張としてカテゴリカル変数でも因子分析は可能である。今回は、連続変数で推定した結果とカテゴリカル因子分析の推定はどのくらい異なるのかをシミュレーションしてみたい。 大前提としてカテゴリカル変数といっても、その背景に連続変数、正規分布が仮定できなければならない。男女や東京に住んでいる、名古屋に住んでいるといった値は因子分析では扱えない。比較的有名な研究でも、「○○という体験をした」というマルチアンサーを因子分析したり、精神医学の診断を因子分析したりするものもあるが、因子分析を使うのは誤りである。どうしてもグルーピングがしたければ潜在クラス分析を使うべきで… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fides.hatenablog.com%2Fentry%2F2019%2F09%2F19%2F151019" title="因子分析とカテゴリカル因子分析の結果はとのくらい異なるか - 井出草平の研究ノート" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2019-09-19 15:10:19 rich https://ides.hatenablog.com/entry/2019/09/19/151019 1.0 100%