Latent structure
因子分析（EFA）
因子分析は、多数の観測変数群を少数の共通潜在因子に削減する手法である。これは、尺度開発や心理測定学において、事前に構造を特定することなく、相関する項目群の根底にある次元構造を明らかにするために広く用いられている。
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出典
- Fabrigar, L. R., Wegener, D. T., MacCallum, R. C. & Strahan, E. J. (1999). Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychological Methods, 4(3), 272–299. DOI: 10.1037/1082-989X.4.3.272 ↗
- Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1473756540
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Exploratory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/exploratory-factor-analysis
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2母数ロジスティックIRTモデル（2PL）3パラメータロジスティックIRTモデル（3PL）ベイズ確認的因子分析 (BCFA)ベイズ探索的因子分析 (BEFA)ベイズ因子分析ベイズ的測定不変性検定ベイズ主成分分析 (BPCA)ベイジアン尺度開発二因子モデル（一般因子と特定因子）確認的因子分析（CFA）確認的因子分析クラスター分析項目応答理論（IRT）に基づくコンピュータ適応型テスト（CAT-IRT）ラッシュモデルを用いたコンピュータ適応型テスト（CAT-Rasch）確認的因子分析（CFA）構成概念妥当性内容妥当性クロンバックのα（信頼性分析）項目応答理論における項目応答の不均衡分析 (DIF)判別妥当性尺度開発のための探索的因子分析 (EFA)成長混合モデル（GMM）Graded Response Model (GRM)階層的探索的量的研究項目分析（古典的テスト理論）項目応答理論 (IRT)潜在クラス分析 (LCA)潜在クラス分析（LCA）潜在成長曲線モデル (LGC)縦断的構成概念妥当性縦断的探索的因子分析 (Longitudinal EFA)縦断的一般化可能性理論McDonald's Hierarchical Omega (ωh)マクドナルドのオメガ（ω）信頼性係数混合モデル (Mixture Modeling)多群同時確認的因子分析（MG-CFA）多群探索的因子分析（MGEFA）多群測定不変性検定多群尺度開発多次元尺度構成法 (MDS)多層確認的因子分析 (MCFA)階層的探索的因子分析 (ML-EFA)多変量探索的量的研究順序型確認的因子分析順序尺度による内容妥当性評価順序型探索的因子分析順序尺度信頼性分析パネルベース探索的量的研究部分評点モデル（PCM / GPCM）多カテゴリ構成概念妥当性ポリトマス探索的因子分析ポリトマス項目分析ラッシュモデルロバスト確証的因子分析頑健探索的因子分析ロバスト項目分析尺度開発構造方程式モデリング（SEM）ショートフォーム項目分析短縮版信頼性分析短縮版尺度開発