グラフィック表示方式を利用した多変量心理統計の教育システムの開発

使用图形显示方法开发多元心理统计教育系统

• 批准号: 62510043
• 负责人: 柏木 繁男
• 金额: $ 0.83万
• 依托单位: Chiba University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
• 财政年份: 1987
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1987 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-62510043/
• 关键词: プロクラステン因子の回転法; 平面因子布置の多分割化; 平面因子回転法; 仮説目標行列; 探索型; 確証型; 最小二乗解法

応用的観点に立って因子分析法を考えるとき, 因子回転の方法がもっとも重要となる. というのは, 主成分分析や最尤推定法による解は, 応用的観点からして必ずしも満足すべきものではないからである. 言い換えれば, 仮説に対する確証という線に副った解の与えられる保証を得ることは必ずしもできない. これは, 理論的にも計算技術的にもそうであって, 残された問題は山積している. 現在用いられている方法としては, 主成分分析法や最尤推定法に代わって主因子分析法をまずデータに適用する. そして, 適当な仮説目標行列を設定して因子回転する, いわゆる, プロクラステス因子回転的な接近法がとられる. たゞし, プロクラステス因子回転をスタートさせるためには仮説目標行列を必要とするが, このためには, 探索型の因子回転法が必要とされる. この問題は古くから論じられている.今年の研究では, 仮説目標行列の設定のための探索型の因子回転法とプロクラステス因子回転法とを, 平面因子回転の概念を用いて最小二乗法的に因子回転する原理と方法の開発を行い成功した. この方法では, 4種類の変数集合が対象とされるが, 直交プロクラステス法では, 仮説目標行列で相互に独立とみなされる2種類の変数集合のみが対象とされる. これに対して, 斜交プロクラステス因子回転法では, さらに, もう1種類の変数集合が追加されることになる. この考えは, もともとJoreskog(1965)の斜交プロクラステス因子回転の原理とKashiwagi(1965)の探索型の直行因子回転法との結合によって出来上がった. たゞ, 前者の方法では, 直行の場合をうまく処理することができないが, 平面因子回転の概念を導入することにより, 直行も斜交もうまく処理できることゝなったのである. このように, いまゝで個別に論じられた因子回転法も, 平面因子布置多分割と平面因子回転法という概念を導入して統一化が可能となったのである.

The point analysis method used in this paper, the factor analysis method and the factor response method are important. The principal component analysis (PCA) is the most important method to solve the problem, and the points used in the principal component analysis must be analyzed. Please make sure that you have to make sure that you do not know what to do. In terms of theoretical calculation, the calculation of technical problems is very difficult, and the problem of disability is very difficult. At present, we use the method of principal component analysis, especially the presumption method of principal component analysis, to replace the method of principal factor analysis. When the target line is set, the proximity method for the return of the factor is set. The list of necessary factors, exploratory factor feedback method and exploratory factor response method. If you have any questions, please do not know what to do. In the course of this year's research, we have set the exploratory factor return method, the exploratory factor return method, the factor return method, and the plane factor return method, which is based on the principle of factor return principle of the least square method. The number of data sets is similar to that of other data sets, such as the number of data sets. This is the first time that the number of factors has been added to the collection of data such as skew, cross, and so on. The principle of factor regression is Kashiwagi (1965). The exploratory straight-line factor regression method is combined with the theory of factor regression. In the former, the method is correct, the concept of plane factor is added to the concept of plane factor, and the straight line is called oblique intersection. For example, we need to compare the factor return method, the plane factor layout multi-partition method, the plane factor return method, and so on.

项目成果

柏木繁男: "平面因子布置分割化原理によるプロクラステス因子回転の理論" 日本心理学会,

Shigeo Kashiwagi：“基于平面因子星座划分原理的 Procrustes 因子旋转理论”日本心理学会，