因子分析の主要な結果を解釈する

因子数（ステップ1）を決定後、最尤法を使用して分析を反復できます。負荷量パターンを調べ、各変数に対する影響が最も大きい因子を判断します。-1または1に近い負荷量は、因子が変数に強く影響していることを示します。ゼロに近い負荷量は、変数に対する因子の影響が弱いことを示します。変数によっては、複数の因子に高い負荷を与える場合もあります。

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。ただし、回転の1つの方法があらゆる場合に最適であるとは限りません。さまざまな回転を試し、最も解釈しやすい結果が得られる回転を使用してください。回転した負荷量を並べ替えて、因子内の負荷量を明確に評価することもできます。

最初の2つの因子が、データのほとんどの分散を説明する場合は、スコアプロットを使用してデータ構造を評価し、クラスター、外れ値、および傾向を検出できます。このプロットのデータをグループ化する場合、データ内に2つ以上の異なる分布があることを示すことがあります。データが正規分布に従い、外れ値が存在しなければ、点はゼロの値付近にランダムに分布します。