この記事では『因子分析』と『主成分分析』の違いについて簡単にわかりやすく解説させて頂きます。
因子分析と主成分分析は、データ解析の手法ですが、その目的やアプローチが異なります。因子分析は、多変量データの背後にある潜在的な因子を抽出するための手法であり、主成分分析は、多変量データの次元を削減するための手法です。
それでは詳しい内容を深堀り、理解を深めていきましょう。
『因子分析』の意味とは
因子分析（いんしぶんせき）は、多変量データの背後にある共通因子を抽出するための統計手法です。データの背後には潜在的な因子が存在し、これらの因子を分析することで、データの構造や関係性を明らかにすることができます。因子分析は、主に心理学や経済学などの社会科学において利用されています。
【『因子分析』の読み方と品詞】
読み方：いんしぶんせき
品詞：名詞
【『因子分析』の言葉の使い方】
例文：因子分析を用いて、商品の購買行動に影響を与える要因を明らかにしました。
『主成分分析』の意味とは
主成分分析（しゅせいぶんぶんせき）は、多変量データの次元を削減するための統計手法です。多変量データは通常、多数の変数で構成されており、そのままでは解析が困難な場合があります。主成分分析では、元の変数を組み合わせて新たな変数（主成分）を作成し、元のデータの情報を最大限に保持しながら次元を削減します。主成分分析は、データの可視化や予測モデルの構築などに広く利用されています。
【『主成分分析』の読み方と品詞】
読み方：しゅせいぶんぶんせき
品詞：名詞
【『主成分分析』の言葉の使い方】
例文：主成分分析を用いて、顧客の購買履歴データを次元削減し、クラスタリングを行いました。
『因子分析』と『主成分分析』の違い
因子分析と主成分分析の違いは、その目的とアプローチにあります。因子分析は、データの背後にある共通因子を抽出することを目的とし、因子間の相関を考慮して因子を抽出します。一方、主成分分析は、データの次元を削減することを目的とし、元の変数間の相関を最大化する主成分を抽出します。また、因子分析では因子の解釈が重要ですが、主成分分析では主成分の解釈が重要です。
まとめ
因子分析と主成分分析は、どちらも多変量データの解析に利用される統計手法ですが、その目的やアプローチが異なります。因子分析は共通因子を抽出し、データの構造を明らかにするために利用されます。一方、主成分分析は次元削減を目的とし、データの可視化や予測モデルの構築に役立ちます。適切な手法の選択は、データ解析の結果に大きな影響を与えるため、注意が必要です。
