ある人事部長が、人事部が求職者ごとに測定する12の変数について説明する基本的な因子を特定したいと考えています。人事部の従業員は、1(低)~10(高)のスケールを使用し、さまざまな特性について各求職者を評定します。部長は50人の求職者の評定結果を収集します。

過去の分析では、4因子がデータ変動全体の大部分を占めていると判断しました。

  1. サンプルデータを開く、求職者.MTW.
  2. 統計 > 多変量解析 > 因子分析を選択します。
  3. 変数に、C1-C12を入力します。
  4. 抽出すべき因子の数に、4と入力します。
  5. 抽出法で、最尤法を選択します。
  6. 回転のタイプで、バリマックスを選択します。
  7. OKをクリックします。

結果を解釈する

Minitabは、分析の変数ごとに因子負荷量を計算します。負荷量は、因子が変数にどの程度影響するかを表します。大きな負荷量(正または負)は、因子が変数に強く影響していることを示します。小さい負荷量(正または負)は、変数に対する因子の影響が弱いことを示します。

無回転の因子負荷量表は解釈しにくいです。因子回転によって負荷量構造を単純化すると、因子負荷量を解釈しやすくなります。回転因子負荷量を使用して、管理者は次のように結論付けます。
  • 会社への適合性(0.778)、仕事への適合性(0.844)、可能性(0.645)には、因子1に大きな正の負荷量があるので、因子は、この会社における従業員適合性と成長の可能性を説明します。
  • 容姿(0.730)、好感度(0.615)、および自信(0.743)は、因子2で大きな正の負荷量を持つため、この因子には個人資質を説明します。
  • コミュニケーション能力(0.802)と協調性(0.889)は、因子3で大きな正の負荷量を持つため、この因子は作業スキルを説明します。
  • 関心表明書(0.947)と履歴書(0.789)は、因子4で大きな正の負荷量を持つため、この因子は文章力を説明します。

4つの因子全体で、データ分散の0.754(75.4%)を説明します。

因子分析: 学歴, 容姿, コミュニケーション能力, 会社への適合性, 経歴, ...

相関行列の最尤因子分析法

最尤法に対する反復 ln (独自分 散) での最 ステッ 反復 関数値 大変更 プ二等分 1 1.59123 0.00000 0 2 1.46511 0.60457 0 3 1.44098 0.21665 0 4 1.42962 0.34068 0 5 1.41848 0.48747 0 6 1.41058 1.03753 0 7 1.40438 0.11625 0 E 8 1.40036 0.01625 0 E 9 1.39884 0.00802 0 E 10 1.39771 0.00752 0 E 11 1.39687 0.00650 0 E 12 1.39632 0.00643 0 E 13 1.39586 0.00462 0 E E 2次導関数行列は正確です
無回転の因子負荷量と共通性 変数 因子1 因子2 因子3 因子4 共通性 学歴 0.380 0.455 0.340 0.259 0.534 容姿 0.359 0.530 -0.040 0.523 0.685 コミュニケーション能力 0.465 0.660 -0.377 -0.023 0.795 会社への適合性 0.523 0.677 0.266 -0.253 0.866 経歴 0.508 0.194 0.450 0.232 0.553 仕事への適合性 0.532 0.632 0.415 -0.201 0.895 関心表明書 0.992 -0.094 -0.012 -0.007 0.994 好感度 0.412 0.529 0.032 0.377 0.593 協調性 0.406 0.761 -0.424 -0.055 0.926 将来性 0.446 0.548 0.431 0.172 0.714 履歴書 0.850 0.040 0.096 0.283 0.814 自信 0.293 0.575 0.083 0.506 0.679 分散 3.6320 3.3193 1.0883 1.0095 9.0491 % 分散 0.303 0.277 0.091 0.084 0.754
回転した因子負荷量と共通性 バリマックス回転 変数 因子1 因子2 因子3 因子4 共通性 学歴 0.481 0.510 0.086 0.188 0.534 容姿 0.140 0.730 0.319 0.175 0.685 コミュニケーション能力 0.203 0.280 0.802 0.181 0.795 会社への適合性 0.778 0.165 0.445 0.189 0.866 経歴 0.472 0.395 -0.112 0.401 0.553 仕事への適合性 0.844 0.209 0.305 0.215 0.895 関心表明書 0.219 0.052 0.217 0.947 0.994 好感度 0.261 0.615 0.321 0.208 0.593 協調性 0.217 0.285 0.889 0.086 0.926 将来性 0.645 0.492 0.121 0.202 0.714 履歴書 0.214 0.365 0.113 0.789 0.814 自信 0.239 0.743 0.249 0.092 0.679 分散 2.5153 2.4880 2.0863 1.9594 9.0491 % 分散 0.210 0.207 0.174 0.163 0.754
因子得点係数 変数 因子1 因子2 因子3 因子4 学歴 0.045 0.134 -0.068 -0.003 容姿 -0.109 0.339 -0.034 0.012 コミュニケーション能力 -0.089 0.014 0.258 -0.036 会社への適合性 0.454 -0.225 0.066 -0.105 経歴 0.062 0.120 -0.104 0.006 仕事への適合性 0.662 -0.181 -0.079 -0.123 関心表明書 -0.159 -0.428 0.090 1.068 好感度 -0.039 0.199 -0.022 0.002 協調性 -0.239 -0.027 0.822 -0.131 将来性 0.136 0.173 -0.115 -0.017 履歴書 -0.065 0.300 -0.117 0.049 自信 -0.064 0.332 -0.061 0.006
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