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分散分析と因子分析の違いを徹底解説！どちらを使うべきか？

データ分析には様々な手法がありますが、その中でも特に分散分析と因子分析はよく使われる方法です。しかし、これらの分析手法がどのように異なるのか、わかる人は少ないのではないでしょうか？興味深いことに、両者は異なる目的と方法を持っているのです。本記事では、その違いを分かりやすく解説します。

分散分析とは？

分散分析（ANOVA）は、異なるグループ間の平均値を比較するための統計手法です。例えば、3つの異なる製品があるとします。それぞれの製品についてユーザーがどのように評価しているのかを調べたいときに分散分析を使います。分散分析によって、各グループの平均が統計的に有意に異なるかどうかを判断することができます。

因子分析とは？

因子分析は、多くの変数の中から背後にある因子を特定する統計手法です。例えば、ある学校の学生が持っている学力や性格、興味などのデータがあるとします。このデータから、共通の理由が見える因子を見つけ出すことが因子分析の目的です。これによって、データの構造を理解しやすくなります。

分散分析と因子分析の主な違い

特徴	分散分析	因子分析
目的	グループ間の平均の差を比較	隠れた因子を探し出す
使う場面	商品評価などの比較	心理テストやアンケート分析
結果の解釈	グループの差が有意かどうか	因子ごとに変数の関係

どちらを使うべき？

分散分析と因子分析はそれぞれ異なる目的を持っているため、目的によって使い分ける必要があります。もし、異なるグループの平均の違いを知りたい場合は分散分析を、複数の変数の背後にある構造を分かりやすくしたい場合は因子分析を使うと良いでしょう。

データ分析を行う際には、これらの違いを理解して正しい手法を選択することが成功への鍵となります。

ピックアップ解説

因子分析について少し深掘りしてみましょう！因子分析は、私たちが持っている多様なデータから共通の要素を見つけ出す方法です

この手法は、心理学の分野で特に役立つんですよ

例えば、性格テストの結果から人々の性格を『外向的』や『内向的』といった因子で分けることができます

こうすることで、個人の特性がよりクリアに見えてくるんです

同じようなデータが膨大にある中で、因子分析はその中から本質を導き出す手助けをしてくれる重要なツールです

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