共分散構造分析と因子分析の違いをわかりやすく解説！

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共分散構造分析と因子分析の違いをわかりやすく解説！

データ分析の世界では、さまざまな手法が存在しますが、その中でも「共分散構造分析」と「因子分析」という手法がよく使われます。どちらもデータの中に潜む関係性を明らかにするための手法なのですが、目的や使い方が少し異なります。今回は、これらの違いを中学生でもわかるように解説します。

共分散構造分析とは？

共分散構造分析（Structural Equation Modeling, SEM）は、複数の変数間の関係性をモデル化する手法です。この手法では、変数同士の因果関係を検証したり、観測されたデータから理論的なモデルをもとに潜在変数を導き出すことができます。 例えば、学生の学力が家庭環境や勉強時間によってどのように影響を受けるのかを調べるときに使われます。

因子分析とは？

因子分析（Factor Analysis）は、複数の観測変数から潜在的な因子を抽出する手法です。主に、データの次元を削減したり、変数間の関連性を探るために利用されます。例えば、ある調査で「幸福度」を測るために複数の質問をしたとしますが、因子分析を使うことで、これらの質問が「精神的健康」や「社会的つながり」といった因子に集約されることがわかります。

共分散構造分析と因子分析の違い

特徴	共分散構造分析	因子分析
目的	因果関係のモデル化	変数の次元縮小
利用されるデータ	観測データと理論モデル	観測データのみ
結果の解釈	因果関係の検証	因子の特定

このように、共分散構造分析は因果関係を探るための手法であり、因子分析はデータの中の潜在因子を抽出するための手法です。もちろん、両者は用途が異なるものの、データ分析の中でとても重要な役割を果たします。

それぞれの手法を使うことで、私たちはより深くデータを理解し、多様な問題に対する解決策を見出すことができるのです。

ピックアップ解説

因子分析は、データの中に隠れたパターンを探し出すことができる手法だよ

例えば、自分の性格を10個の質問で調べて、「明るさ」や「優しさ」などにまとめることができるんだ

このように、たくさんの情報を整理することが因子分析の得意分野

データには必ずしも一つの答えがあるわけじゃなくて、分析の仕方によっていろんな見方ができる

だから、因子分析を使うことで、単純な質問がさまざまな意味を持つことがわかるんだよ

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