SlideShare a Scribd company logo

エクセルで統計分析4 因子分析のやり方

Excelで動くフリーの統計分析プログラム、HADの解説です。 プログラムは、以下のサイトからダウンロードできます。 http://norimune.net/had エクセルで統計分析 HADについて http://slidesha.re/10ARA0k エクセルで統計分析2 HADの使い方 http://slidesha.re/RsVBp7 エクセルで統計分析3 回帰分析のやり方 http://slidesha.re/XVATPV エクセルで統計分析4 因子分析のやり方 http://slidesha.re/YWUGNY

1 of 34
Download to read offline
エクセルで統計分析4
HADによる因子分析・クラスタ分析
清水裕士
関西学院大学社会学部
HADとは
• 清水が作ったExcelで動くフリーソフト
– 心理統計分析のほとんどが実行可能
– http://norimune.net/had
• 無償・無登録で利用可能です。
• HADの基本的な使い方
– http://slidesha.re/RsVBp7
• こちらのスライドシェアを先に御覧ください
多変量解析
• 2つのカテゴリから選ぶ
– 回帰分析:因果関係を推測する分析
– 因子分析:次元圧縮やカテゴリ分けの分析
• 該当するオプションボタンを押すと、モデリングスペースが開く
下は因子分析のモデリングスペース
多変量解析の使用方法
• 使用変数のところに変数を指定
– これはほかの分析と同じ
– その後、モデリングスペースでモデルを指定したり、
分析オプションを選択して、「分析実行」ボタンを押す
– 「オプション」ボタンを押すと、各分析のより詳細な設
定を変更することができる
• 詳しくはWebで。
– 清水のブログでも解説しています
• HADのページ
• http://norimune.net/had
因子分析グループ
• モデリングシートの「因子分析」を選択する
– 因子分析用のモデリングスペースが開く
– 主に変数の潜在構造を検討する分析法の集まり
• 「因子分析」の中のサブカテゴリ
– 因子分析:因子分析、主成分分析
– クラスタ分析:クラスタ分析、多次元尺度法
– 対応分析:コレスポンデンス分析、数量化三類
因子分析

Recommended

エクセルで統計分析3 回帰分析のやり方
エクセルで統計分析3 回帰分析のやり方エクセルで統計分析3 回帰分析のやり方
エクセルで統計分析3 回帰分析のやり方Hiroshi Shimizu
 
エクセルで統計分析2 HADの使い方
エクセルで統計分析2 HADの使い方エクセルで統計分析2 HADの使い方
エクセルで統計分析2 HADの使い方Hiroshi Shimizu
 
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについてエクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについてHiroshi Shimizu
 
エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方
エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方
エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方Hiroshi Shimizu
 
エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方
エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方
エクセルでテキストマイニング TTM2HADの使い方Hiroshi Shimizu
 
SEMのやり方 改訂版
SEMのやり方 改訂版SEMのやり方 改訂版
SEMのやり方 改訂版Shota Yuasa
 
マルチレベルモデル講習会 実践編
マルチレベルモデル講習会 実践編マルチレベルモデル講習会 実践編
マルチレベルモデル講習会 実践編Hiroshi Shimizu
 
SEMを用いた縦断データの解析 潜在曲線モデル
SEMを用いた縦断データの解析 潜在曲線モデルSEMを用いた縦断データの解析 潜在曲線モデル
SEMを用いた縦断データの解析 潜在曲線モデルMasaru Tokuoka
 

More Related Content

What's hot

マルチレベルモデル講習会 理論編
マルチレベルモデル講習会 理論編マルチレベルモデル講習会 理論編
マルチレベルモデル講習会 理論編Hiroshi Shimizu
 
重回帰分析で交互作用効果
重回帰分析で交互作用効果重回帰分析で交互作用効果
重回帰分析で交互作用効果Makoto Hirakawa
 
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれRで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれHiroshi Shimizu
 
混合モデルを使って反復測定分散分析をする
混合モデルを使って反復測定分散分析をする混合モデルを使って反復測定分散分析をする
混合モデルを使って反復測定分散分析をするMasaru Tokuoka
 
ベイズ統計モデリングと心理学
ベイズ統計モデリングと心理学ベイズ統計モデリングと心理学
ベイズ統計モデリングと心理学Shushi Namba
 
Mplusの使い方 中級編
Mplusの使い方 中級編Mplusの使い方 中級編
Mplusの使い方 中級編Hiroshi Shimizu
 
心理学におけるベイズ統計の流行を整理する
心理学におけるベイズ統計の流行を整理する心理学におけるベイズ統計の流行を整理する
心理学におけるベイズ統計の流行を整理するHiroshi Shimizu
 
心理学者のためのJASP入門(操作編)[説明文をよんでください]
心理学者のためのJASP入門(操作編)[説明文をよんでください]心理学者のためのJASP入門(操作編)[説明文をよんでください]
心理学者のためのJASP入門(操作編)[説明文をよんでください]daiki hojo
 
媒介分析について
媒介分析について媒介分析について
媒介分析についてHiroshi Shimizu
 
(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた
(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた
(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみたTakashi Yamane
 
Mplusの使い方 初級編
Mplusの使い方 初級編Mplusの使い方 初級編
Mplusの使い方 初級編Hiroshi Shimizu
 
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)Yoshitake Takebayashi
 
一般化線形混合モデル入門の入門
一般化線形混合モデル入門の入門一般化線形混合モデル入門の入門
一般化線形混合モデル入門の入門Yu Tamura
 
2 6.ゼロ切断・過剰モデル
2 6.ゼロ切断・過剰モデル2 6.ゼロ切断・過剰モデル
2 6.ゼロ切断・過剰モデルlogics-of-blue
 
学部生向けベイズ統計イントロ(公開版)
学部生向けベイズ統計イントロ(公開版)学部生向けベイズ統計イントロ(公開版)
学部生向けベイズ統計イントロ(公開版)考司 小杉
 

What's hot (20)

マルチレベルモデル講習会 理論編
マルチレベルモデル講習会 理論編マルチレベルモデル講習会 理論編
マルチレベルモデル講習会 理論編
 
重回帰分析で交互作用効果
重回帰分析で交互作用効果重回帰分析で交互作用効果
重回帰分析で交互作用効果
 
うつ病と意思決定
うつ病と意思決定うつ病と意思決定
うつ病と意思決定
 
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれRで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ
 
混合モデルを使って反復測定分散分析をする
混合モデルを使って反復測定分散分析をする混合モデルを使って反復測定分散分析をする
混合モデルを使って反復測定分散分析をする
 
ベイズ統計モデリングと心理学
ベイズ統計モデリングと心理学ベイズ統計モデリングと心理学
ベイズ統計モデリングと心理学
 
Mplusの使い方 中級編
Mplusの使い方 中級編Mplusの使い方 中級編
Mplusの使い方 中級編
 
心理学におけるベイズ統計の流行を整理する
心理学におけるベイズ統計の流行を整理する心理学におけるベイズ統計の流行を整理する
心理学におけるベイズ統計の流行を整理する
 
心理学者のためのJASP入門(操作編)[説明文をよんでください]
心理学者のためのJASP入門(操作編)[説明文をよんでください]心理学者のためのJASP入門(操作編)[説明文をよんでください]
心理学者のためのJASP入門(操作編)[説明文をよんでください]
 
媒介分析について
媒介分析について媒介分析について
媒介分析について
 
(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた
(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた
(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた
 
Mplusの使い方 初級編
Mplusの使い方 初級編Mplusの使い方 初級編
Mplusの使い方 初級編
 
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
 
一般化線形混合モデル入門の入門
一般化線形混合モデル入門の入門一般化線形混合モデル入門の入門
一般化線形混合モデル入門の入門
 
Stan超初心者入門
Stan超初心者入門Stan超初心者入門
Stan超初心者入門
 
2 6.ゼロ切断・過剰モデル
2 6.ゼロ切断・過剰モデル2 6.ゼロ切断・過剰モデル
2 6.ゼロ切断・過剰モデル
 
潜在クラス分析
潜在クラス分析潜在クラス分析
潜在クラス分析
 
階層ベイズとWAIC
階層ベイズとWAIC階層ベイズとWAIC
階層ベイズとWAIC
 
学部生向けベイズ統計イントロ(公開版)
学部生向けベイズ統計イントロ(公開版)学部生向けベイズ統計イントロ(公開版)
学部生向けベイズ統計イントロ(公開版)
 
社会心理学とGlmm
社会心理学とGlmm社会心理学とGlmm
社会心理学とGlmm
 

More from Hiroshi Shimizu

Cmdstanr入門とreduce_sum()解説
Cmdstanr入門とreduce_sum()解説Cmdstanr入門とreduce_sum()解説
Cmdstanr入門とreduce_sum()解説Hiroshi Shimizu
 
階層ベイズと自由エネルギー
階層ベイズと自由エネルギー階層ベイズと自由エネルギー
階層ベイズと自由エネルギーHiroshi Shimizu
 
StanとRでベイズ統計モデリング読書会 導入編(1章~3章)
StanとRでベイズ統計モデリング読書会 導入編(1章~3章)StanとRでベイズ統計モデリング読書会 導入編(1章~3章)
StanとRでベイズ統計モデリング読書会 導入編(1章~3章)Hiroshi Shimizu
 
Stanコードの書き方 中級編
Stanコードの書き方 中級編Stanコードの書き方 中級編
Stanコードの書き方 中級編Hiroshi Shimizu
 
SapporoR#6 初心者セッションスライド
SapporoR#6 初心者セッションスライドSapporoR#6 初心者セッションスライド
SapporoR#6 初心者セッションスライドHiroshi Shimizu
 
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
心理学者のためのGlmm・階層ベイズHiroshi Shimizu
 
glmmstanパッケージを作ってみた
glmmstanパッケージを作ってみたglmmstanパッケージを作ってみた
glmmstanパッケージを作ってみたHiroshi Shimizu
 
負の二項分布について
負の二項分布について負の二項分布について
負の二項分布についてHiroshi Shimizu
 
rstanで簡単にGLMMができるglmmstan()を作ってみた
rstanで簡単にGLMMができるglmmstan()を作ってみたrstanで簡単にGLMMができるglmmstan()を作ってみた
rstanで簡単にGLMMができるglmmstan()を作ってみたHiroshi Shimizu
 
Rで潜在ランク分析
Rで潜在ランク分析Rで潜在ランク分析
Rで潜在ランク分析Hiroshi Shimizu
 
Excelでも統計分析 HADについて SappoRo.R#3
Excelでも統計分析 HADについて SappoRo.R#3Excelでも統計分析 HADについて SappoRo.R#3
Excelでも統計分析 HADについて SappoRo.R#3Hiroshi Shimizu
 
MCMCでマルチレベルモデル
MCMCでマルチレベルモデルMCMCでマルチレベルモデル
MCMCでマルチレベルモデルHiroshi Shimizu
 

More from Hiroshi Shimizu (15)

Cmdstanr入門とreduce_sum()解説
Cmdstanr入門とreduce_sum()解説Cmdstanr入門とreduce_sum()解説
Cmdstanr入門とreduce_sum()解説
 
Stanでガウス過程
Stanでガウス過程Stanでガウス過程
Stanでガウス過程
 
階層ベイズと自由エネルギー
階層ベイズと自由エネルギー階層ベイズと自由エネルギー
階層ベイズと自由エネルギー
 
StanとRでベイズ統計モデリング読書会 導入編(1章~3章)
StanとRでベイズ統計モデリング読書会 導入編(1章~3章)StanとRでベイズ統計モデリング読書会 導入編(1章~3章)
StanとRでベイズ統計モデリング読書会 導入編(1章~3章)
 
Stanコードの書き方 中級編
Stanコードの書き方 中級編Stanコードの書き方 中級編
Stanコードの書き方 中級編
 
SapporoR#6 初心者セッションスライド
SapporoR#6 初心者セッションスライドSapporoR#6 初心者セッションスライド
SapporoR#6 初心者セッションスライド
 
Tokyo r53
Tokyo r53Tokyo r53
Tokyo r53
 
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
心理学者のためのGlmm・階層ベイズ
 
glmmstanパッケージを作ってみた
glmmstanパッケージを作ってみたglmmstanパッケージを作ってみた
glmmstanパッケージを作ってみた
 
負の二項分布について
負の二項分布について負の二項分布について
負の二項分布について
 
rstanで簡単にGLMMができるglmmstan()を作ってみた
rstanで簡単にGLMMができるglmmstan()を作ってみたrstanで簡単にGLMMができるglmmstan()を作ってみた
rstanで簡単にGLMMができるglmmstan()を作ってみた
 
Rで潜在ランク分析
Rで潜在ランク分析Rで潜在ランク分析
Rで潜在ランク分析
 
Latent rank theory
Latent rank theoryLatent rank theory
Latent rank theory
 
Excelでも統計分析 HADについて SappoRo.R#3
Excelでも統計分析 HADについて SappoRo.R#3Excelでも統計分析 HADについて SappoRo.R#3
Excelでも統計分析 HADについて SappoRo.R#3
 
MCMCでマルチレベルモデル
MCMCでマルチレベルモデルMCMCでマルチレベルモデル
MCMCでマルチレベルモデル
 

Recently uploaded

画像の圧縮・復元モデルと認識モデルのEnd-to-End学習.pdf
画像の圧縮・復元モデルと認識モデルのEnd-to-End学習.pdf画像の圧縮・復元モデルと認識モデルのEnd-to-End学習.pdf
画像の圧縮・復元モデルと認識モデルのEnd-to-End学習.pdfMILab
 
日本デジタルゲーム学会・ゲームメディアSIG・歴史に関するセッションでの発表スライド
日本デジタルゲーム学会・ゲームメディアSIG・歴史に関するセッションでの発表スライド日本デジタルゲーム学会・ゲームメディアSIG・歴史に関するセッションでの発表スライド
日本デジタルゲーム学会・ゲームメディアSIG・歴史に関するセッションでの発表スライドShibaura Institute of Technology
 
東工大 建築学系/都市・環境学コース 大学院入学・進学説明会2024
東工大 建築学系/都市・環境学コース 大学院入学・進学説明会2024東工大 建築学系/都市・環境学コース 大学院入学・進学説明会2024
東工大 建築学系/都市・環境学コース 大学院入学・進学説明会2024Tokyo Institute of Technology
 
関西大学専攻横断型講義「デジタルとグローバルの時代」に音楽を担う人たちに僕が伝えたいこと
関西大学専攻横断型講義「デジタルとグローバルの時代」に音楽を担う人たちに僕が伝えたいこと関西大学専攻横断型講義「デジタルとグローバルの時代」に音楽を担う人たちに僕が伝えたいこと
関西大学専攻横断型講義「デジタルとグローバルの時代」に音楽を担う人たちに僕が伝えたいことssuserc83f42
 
○△□(まるさんかくしかく)
○△□(まるさんかくしかく)○△□(まるさんかくしかく)
○△□(まるさんかくしかく)Ni sei
 
Graduatescholexaminationpresentation2024.3.5.pptx
Graduatescholexaminationpresentation2024.3.5.pptxGraduatescholexaminationpresentation2024.3.5.pptx
Graduatescholexaminationpresentation2024.3.5.pptxYukiTerazawa
 
変形ARマーカの高速かつ高精度な姿勢推定
変形ARマーカの高速かつ高精度な姿勢推定変形ARマーカの高速かつ高精度な姿勢推定
変形ARマーカの高速かつ高精度な姿勢推定MILab
 
コーディング規約「Scratch編」v1.0
コーディング規約「Scratch編」v1.0コーディング規約「Scratch編」v1.0
コーディング規約「Scratch編」v1.0satoshi59
 

Recently uploaded (8)

画像の圧縮・復元モデルと認識モデルのEnd-to-End学習.pdf
画像の圧縮・復元モデルと認識モデルのEnd-to-End学習.pdf画像の圧縮・復元モデルと認識モデルのEnd-to-End学習.pdf
画像の圧縮・復元モデルと認識モデルのEnd-to-End学習.pdf
 
日本デジタルゲーム学会・ゲームメディアSIG・歴史に関するセッションでの発表スライド
日本デジタルゲーム学会・ゲームメディアSIG・歴史に関するセッションでの発表スライド日本デジタルゲーム学会・ゲームメディアSIG・歴史に関するセッションでの発表スライド
日本デジタルゲーム学会・ゲームメディアSIG・歴史に関するセッションでの発表スライド
 
東工大 建築学系/都市・環境学コース 大学院入学・進学説明会2024
東工大 建築学系/都市・環境学コース 大学院入学・進学説明会2024東工大 建築学系/都市・環境学コース 大学院入学・進学説明会2024
東工大 建築学系/都市・環境学コース 大学院入学・進学説明会2024
 
関西大学専攻横断型講義「デジタルとグローバルの時代」に音楽を担う人たちに僕が伝えたいこと
関西大学専攻横断型講義「デジタルとグローバルの時代」に音楽を担う人たちに僕が伝えたいこと関西大学専攻横断型講義「デジタルとグローバルの時代」に音楽を担う人たちに僕が伝えたいこと
関西大学専攻横断型講義「デジタルとグローバルの時代」に音楽を担う人たちに僕が伝えたいこと
 
○△□(まるさんかくしかく)
○△□(まるさんかくしかく)○△□(まるさんかくしかく)
○△□(まるさんかくしかく)
 
Graduatescholexaminationpresentation2024.3.5.pptx
Graduatescholexaminationpresentation2024.3.5.pptxGraduatescholexaminationpresentation2024.3.5.pptx
Graduatescholexaminationpresentation2024.3.5.pptx
 
変形ARマーカの高速かつ高精度な姿勢推定
変形ARマーカの高速かつ高精度な姿勢推定変形ARマーカの高速かつ高精度な姿勢推定
変形ARマーカの高速かつ高精度な姿勢推定
 
コーディング規約「Scratch編」v1.0
コーディング規約「Scratch編」v1.0コーディング規約「Scratch編」v1.0
コーディング規約「Scratch編」v1.0
 

エクセルで統計分析4 因子分析のやり方