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因子分析と相関分析の違いを徹底解説！データ解析の基本を学ぼう

データ解析の世界には、さまざまな手法があります。その中でも特に重要なのが「因子分析」と「相関分析」です。この2つの手法は、どちらもデータの関係性を明らかにするために使われますが、アプローチが異なります。

相関分析とは？

相関分析は、2つの変数間の関係性を調べるための手法です。例えば、テストの点数と勉強時間の関係を知りたい場合、相関分析を使います。この場合、相関係数という数値を使って、どのくらい2つの変数が関連しているかを示します。

相関係数の値は-1から1の間で変動します。1に近い正の値は強い正の相関を示し、-1に近い負の値は強い負の相関を示します。そして0は相関がないことを意味します。このように、相関分析は非常に簡単な計算で行えます。

因子分析とは？

一方、因子分析は複数の観測変数の背後にある因子（要因）を特定し、データをまとめるための手法です。例えば、学生の成績に影響を及ぼす要因（勉強時間、理解度、環境など）を同時に考慮します。

因子分析では、データセットの中に潜む共通因子を見つけ出し、その因子によって各変数がどのように影響を受けているかを分析します。因子分析の結果、データを単純化し、より理解しやすくすることが可能です。

因子分析と相関分析の違い

項目	因子分析	相関分析
目的	観測変数の背後にある因子を特定する	2つの変数間の関係性を調べる
データの扱い	多次元的なデータを扱う	2次元のデータを扱う
結果の解釈	因子によって変数がどのように影響を受けるかを示す	相関の強さと方向性を示す

まとめ

因子分析と相関分析は、異なる目的で使われる手法です。相関分析は2つの変数の関係性をシンプルに示しますが、因子分析は複数の要因によってデータを理解しやすくさせます。どちらの手法もデータ解析において非常に有効ですので、状況に応じて使い分けることが大切です。

ピックアップ解説

因子分析について考えてみましょう

因子分析は、たとえば学校の成績の背後にある、全体の学力やモチベーションといった要因を見つけ出す手法です

この方法により、なぜある生徒が成績がよいのか、逆に悪いのかを深く理解できます

また、因子分析を用いることで、先生がどのように授業を改善できるのかの手がかりにもなります

データの見えない要素を探ることで、より良い教育環境を作る一助になるのです

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