看護統計セミナー
第4回目：因子分析
下川敏雄
和歌山県立医科大学附属病院 臨床研究センター

因子分析
複数の観測変量の値の大小が，それらに共通する原因といえる潜在変量(共通因子，単に，因子と呼ぶことが多い)の大小に左右されるという仮定のもとで，その因子を探索したり，考えていた因子が正しいか否かを検証したりする方法• 探索的因子分析• 因子(潜在的な変量)に対する明確な仮説がない．
• 因子の探索が主たる目標• 確認(検証)的因子分析• 「観測変量に任意の潜在的な因子ある」という仮説のもとで，その仮説が正しいか否かを検証する．
• 因子の検証が主たる目標
探索的因子分析で因子を抽出し，確認的因子分析でその因子を検証するという流れがある．

因子分析と主成分分析の違い

観測変量x1

因子分析

主成分分析

因子

主成分

観測変量x2

観測変量x3因子(潜在変量)が観測変量に影響を及ぼすと仮定している．

観測変量x1
仮定

目的
観測できない因子(潜在変量)を探索すること斜向解を許容する(むしろ直行すること自体に無理がある)軸

観測変量x2

観測変量x3

観測変量を合成したものが主成分であると仮定している．
多次元の変量を情報量(バラツキ)を可能な限り損なわずに低次元(できれば2次元)で表すこと斜向解は許容されない(主成分の散布図で解釈するため)

探索的因子分析におけるパス図
誤差
１誤差２誤差３誤差４誤差５誤差６誤差７誤差８国語

英語

地理

公民

数学

物理学

化学

統計学

因子１

因子２

観測 アンケート等で観測変量 可能な変量

人間の心理的に内在する感情など実際には観測できな因子
い変量．最近では，潜在変数(Latent variable)という．

相関関係
個々の因子に対する，すべての観測変量への影響(因子負荷量)が計算できる(上図のパスの太さが因子負荷量を表す)．太いパスの先にある変量に共通する因子として影響を与える．

パス図の矢印に注目する
誤差
１誤差２誤差３誤差４誤差５誤差６誤差７誤差８国語

英語

地理

公民

数学

物理学

化学

統計学

観測変量

因子から観測変量に矢印が向いている．
これは，「因子が影響して観測変量のような結果になった」と考える

因子１

因子２

相関関係

因子 探索的因子分析では，観測変量(因果推論でいえば結果)から，(観測できない)因子(因果関係でいえば原因)を推論する統計的方法といえる．

因子分析の流れ抽出する因子の数を決める• 分析前に決定する• 初期解を求める過程において計算される寄与率(反復計算の初期値)を用いることが多い

因子の抽出方法を決める(初期解を求める方法を決める)• 探索的因子分析では，諸種の因子解を求める方法がある．
• 初期解とは解ではないが解に近い結果を表すことを意味する．

因子の軸の回転方法を決める

分析結果から軸を解釈する．

• 因子の因子負荷量(共通性)が高くなるように，決定した因子数のもとで軸を回転させる軸に対して観測変量に基づいて意味付けを行う．

因子1の因子負荷量

因子分析のモデル

因子2の因子負荷量

ε1i

ε2i

ε3i

ε4i

ε5i

ε6i

ε7iε8i

誤差
１誤差
２誤差
３誤差
４誤差５誤差６誤差
７誤差
８国語

英語

地理

公民

数学

物理学

化学

統計学

1:

国語

＝ α11 F1i + α12 F2i + ε1i2:英語＝ α21 F1i + α22 F2i + ε2i3:地理＝ α31 F1i + α32 F2i + ε3i4:公民＝ α41 F1i + α42 F2i + ε4i

α125:

数学

＝ α51 F1i + α52 F2i + ε5iα11 α21 α31

α22α32α41

α42 α51α61

α71

α52 α62 α72 α82

6: 物理学 ＝ α61 F1i + α62 F2i + ε6i7:

化学＝ α71 F1i + α72 F2i + ε7i

8: 統計学 ＝ α81 F1i + α82 F2i + ε8i
因子1の個体iに対する因子得点

因子2の個体iに対する
因子得点

F1i

因子１

α81F2i

因子２

共通性と独自性
標準解

非標準解

誤差２誤差
２

独自性 (独自因子)
個々の観測変量に含まれる値のなかで，因子では説明できなかった値

共通性 (共通因子)
観測変量

国語

因子
負荷量

11

観測変量

国語

11

因子１

因子１

観測変量の分散を１に設定する

そのまま用いる変量の尺度が大きく違う
場合には，標準解を用いる

因子を構成する観測変量に共通の特性は因子負荷量と呼ばれ，説明変量に及ぼす因子の影響を意味する．2乗したものが共通性の大きさを表す．
ちなみに標準解とは，共通性 ＋ 独自性 ＝ １となるように尺度化した場合の値である．例えば，身長と体重では，尺度が異なる．このような場合には，非標準解では因子が各観測変量に及ぼす影響の大きさを比較できないため，標準解を用いる．

初期解の目的誤差
１

誤差２誤差３誤差
４誤差５誤差６誤差７誤差８

物理学

化学

統計学

独自因子
国語

英語

地理公民

数学

観測変量

共通因子

因子１

因子２

潜在変量

つまり，因子分析とは，独自因子(誤差)をなるべく小さくしながら，因子分析のモデルで説明できる共通因子で表すことができるように，因子分析のモデルは構築される．

因子数の選定の方法
4.5■ 古典的な方法

Scree基準42因子を採用－固有値が1以上の因子数を用いる(Gutman基準) [最も基本的だが最近はあまり推奨されない]－スクリープロットがなだらかになる前までを採用する(Scree基準)－累積寄与率が50%～60%以上になるまでの因子数を選ぶ．

固有値

3.5
32.5
2
1.5
10.5

－因子回転までしたうえで解釈できそうな因子数を選ぶ．

0123■ その他の方法

45678

因子数

－情報量規準(AIC，BICなど)を用いる [モデル適合度の観点から因子数を決定する]－その他，平行分析，MAP(Minimum Average Partial Correlation)などの方法があるが，Rでのみ実行可能なため割愛．

固有値を1にするのは，各変量の情報量が1なので，それを下回ると元の情報よりも少ないから，という考えに基づいている(主成分分析の考え方に沿った流れ)．場合によっては必要な場合もあるので，絶対ではない．
なお，因子数の妥当性確認を行うための検定として，Bartlettの球面性検定を用いることができる．

因子数の選定とともに見てほしいこと：単純構造
因子分析においてよく起こる状況
因子負荷量
因子A

因子A

因子B

0.890 0.447

0.236 0.480

観測変量1

観測変量2

因子B

変量１

0.8900.236

変量２0.4470.480

・・・

・・・

パス図で書くと■ 変量1は因子Aのみの影響を受ける．このように，1つの観測変量が1つの因子とだけ高い関連をもつ状態を単純構造(simple structure)という．
■すべての観測変量が単純構造をもつほうが解釈がしやすいことから，看護研究
では，単純構造をもたない観測変量(上記の場合には変量2)を削除する場合がある(例えば，因子負荷量が複数の因子で0.4以上の観測変量は除外するなど)．

因子抽出(因子負荷量の計算)における主な方法■ 最尤法 (因子抽出の第1選択手法)〇 標本サイズが大きい場合に最も良い推定を行う(ことが数理統計学的に証明できる)．
〇 多変量正規分布に基づいているが，多少，正規性が崩れても良い結果をもたらす．
〇 尺度不変なので，標準解でも非標準解でも同じ結果を導く．
× 共通性(因子負荷量の2乗の和)の推定が1を超える(定義上，1を超えることはない)．これをHaywood casesという．
その原因として考えられることは以下の通り：－ 標本サイズが小さい (もっとデータを集める)．
－ データ内に局所的に高い相関が認められる (手法を変更)．
－ 因子分析のモデルが適切にデータに当てはまっていない(手法を変更)．
× 第1因子の共通性のほうが，第2因子よりも小さい場合が生じる可能性がある．
Heywood casesが比較的起こりにくい最小2乗法の結果と比較して，あまりにも乖離がある場
合には，最尤法において適切に因子が抽出されていない(局所最適解に陥っている)可能性があり，このような場合には最尤法を用いるべきではない．ただし，そうでなければ，最尤法の結果を採用することが推奨される．

因子抽出(因子負荷量の計算)における主な方法■ 最小2乗法 (因子抽出の第2選択手法)〇 最尤法に比べてHaywood casesに陥りにくい．
〇 正規性の仮定は最尤法よりも緩い(仮定しないと書いている書籍もあるが暗黙裡には仮定されている)．
× 最尤法では共通性が小さい変量の重みを小さくするのに対して，最小2乗法ではすべて同じ重みになるので，共通性が小さい項目の影響を受ける．
× 尺度不変ではない(標準解と非標準解で違う結果をもたらす)．
× 正規性が満たされており，標本サイズが多い場合には最尤法に劣る．
残差を共通性で重みづけることで，尺度不変性を満たす方法として，一般化最小2乗法(SPSSでは，重み付き最小2乗法)というものがあるが，この場合には，Haywood casesに陥りやすくなっているので注意が必要．

因子抽出(因子負荷量の計算)における主な方法■ 主因子法
主因子法には，反復主因子法と非反復主因子法がある(単に主因子法という場合には反復主因子法を指す)．反復主因子法は，相関行列の固有値問題の結果を再代入して残差の最小化を反復して求める．非反復主因子法は固有値問題を解いてから1回だけ再代入する方法．なお，固有値問題を解くだけの方法は，主成分法という．
・ 反復主因子法は数学的に見ると最小2乗法と同じだが，アルゴリズムが違うので少し異なる結果を示す．
〇 最小2乗法において，Haywood casesに陥る直前で収束する(最適解ではないが・・・)．
× 計算効率が悪く，最適解が求まらない場合がある(反復主因子法の場合)．

因子抽出の方法の選び方① 最初のチョイスとして，最尤法を選ぶ．
② 不適解が出た場合には，因子数を変えてみる．それでもダメならば，最小2乗法(あるいは重み付き2乗法)を選ぶ．
③ 不適解が出た場合あるいは，収束しなかった場合には，反復主因子法を選ぶ(反復回数を増やす)．このとき，局所最適解に陥ることも考えられるので，収束基準を小さくする．
因みに，SPSSのSupportページではまずひとつの因子にまとめたい場合は「主因子法」で、それ以外は「最尤法」を実施してください。「最尤法」をしようにも各観測変量が正規分布をしていない場合は「一般化最小二乗法」で因子成立を狙い、それでは不適解になってしまう場合は「重み付けのない最小二乗法」がよいと思います。と記載されている．ただし，・1因子で評価することはほとんどない．
・正規分布に従わない場合は最小2乗法とあるが，最小2乗基準は正規分布に基づいて計算していないだけ(そもそも，天井効果や底効果がある場合は質問項目を除外したほうがい)．
・一般化最小2乗法の解は，多くの場合に最尤法に近い値になる．
といったことから，一番上の基準でもよいように思います．なお，SPSSにはアルファ因子法，イメージ因子法といった方法も存在しますが，あまりメジャーではないため，利用することはお勧めされません．

因子軸の回転
観測値の因子負荷量のプロット(緑の矢印は因子負荷量を表している)

因子2

因子1

どの回転方法を用いるかは，得られた因子負荷量の解釈のし易さで選択される傾向にある．

初期解• 各因子の相関は0である．
• 座標軸が直交しているので，散布図による解釈が可能．
• 制約がきついため，本来の潜在構造を捉えられないことが多いため，最近はあまり用いられない．
• バリマックス回転が有名．

因子2

因子1

因子1

因子2直交解(直交回転)

斜交解(斜交回転)• 各因子に相関が存在する(そのため，因子間の相関を確認することが重要)．
• 座標軸が直交していないので，散布図による解釈が不可能．
• 最近は，斜向解を用いることの方が多い．
• プロマックス回転が有名．

SPSSに実装されている因子回転■ 直交回転・バリマックス回転：因子負荷量の平方(共通因子)の分散を最大化する方法
・クオーティマックス回転：因子負荷量が高いものと，0に近いものが多くなるように回転する方法
・エカマックス回転：各因子の寄与が均等になるように回転する方法■ 傾交回転・プロマックス回転：因子負荷量の平方(共通因子)の分散を最大化する方法(バリマックス回転との違いは，因子間が直交しないことを許容する)．κ値が大きいほど因子間相関が高くなる(κ=4が推奨されている)■ オブリミン回転 (SPSSでは直接オブミリン回転) [理論的にはpromax回転より優れている方法]
・ 追加パラメータ(SPSSでは，δ値[SPSS独自の名前でよくわからない]，JMP/SASでは重みτ)を設定しなければならない．δがマイナスに行くほど直交に近づき，プラスにいくほど因子間相関が高くなる．なお，0の場合にはクォーティミン回転と呼ばれる．

プロマックス回転は，簡便に斜向解を求めるための方法である．ソフトウェアが貧弱だったときの名残で，今でも最も用いられているが，理論的にみると，オブリミン回転の方が優れているので，JMPではOblimin回転とくに，τ=0のクオーティミン回転が推奨されている．

因子分析の例示
一般病棟の認知症高齢者の転倒予防ケア行動評価尺度の開発 (牧野他, 2020)
認知障害高齢者の入院時より高速を回避して転倒を予防するための熟練看護師の思考と実践行動のプロセスについての質的調査の結果に基づいて5施設においてアンケート調査が実施された．
■ 天井効果と床(フロア)効果
天井効果

度数

度数

床効果

123456123456

天井効果・床効果がある場合に正規分布から著しく偏っている■ Item-Total相関アンケートの合計点と各項目の点数の相関を表したもの．内容の一貫性・整合性を評価するのに用いられる．ちなみに該
当項目を除いた合計値との相関はI-R相関と呼ばれる．

■ Good-Poor分析
合計得点が高い25%と低い25%を抽出して対応のあるt検定を行うとともに，相関係数を計算する．
牧野真弓・加藤真由美・成瀬早苗：一般病棟の認知症高齢者に対する入院時からの身体拘束の回避・解除を念頭においた転倒予防ケア行動評価尺度の開発, 日本看護科学会誌, 40, 349-359, 2020.

探索的因子分析で終わらないでほしい：確認的因子分析■ 探索的因子分析
観測変量に基づいて潜在構造(因子)を探索することが目標．いいかえれば，各因子が影響を与える観測変量を見つけ出し，その影響の大きさから因子に適切な解釈をつけられれば良い．
誤差１誤差２誤差３誤差４誤差
５誤差６誤差７誤差
８国語

英語

地理

公民

数学

物理学

化学

統計学

文系

理系

相関関係

潜在変量

観測変量

パス図でもわかるように，探索的因子分析では，因子構造を抽出したとしても，因子に関連のない観測変量に対して，多少の影響を与えるような形式になっている．

潜在構造(因子)が抽出されたのであれば，その仮説のもとで，データがうまく当てはまっているか(つまり因子モデルが妥当であるか)について再検証する必要がある

確認的因子分析b24 F2+ε8

b23 F2+ε7誤差３b22 F2+ε6

b13 F1+ε3

誤差
２b21 F2+ε5b12 F1+ε2

誤差
１b14 F1+ε4

b11 F1+ε1

確認的因子分析の目標

確認的因子分析では，予め因子構誤差４誤差５誤差６誤差
７誤差８造を与えたうえで，その妥当性を検討する．

国語

英語

地理公民

物理学

数学

統計学

化学

SPSS単体では実行不可能でAMOS(共分散構造分析)を利用する必要がb11b12 b13b14b21b22 b23b24ある．
あるいは，JMP15.0以降であれば，共分散構造分析を実行できる．

F1

因子１

F2

因子２

例示：病院に勤務する看護師の転職観の因子構造モデル
本研究では，全国の200床以上の病院39施設に勤務する看護師(就業年数1年以上)に対して，郵送法により，転職感に関するアンケート調査(6件法)を実施している．

因子分析では，天井・床効果がある2項目を削除している(つまり，非常に偏りが大きい項目は削除されている)．
・因子数はスクリープロット基準を採用
・55項目の説明項目を因子負荷量に基づいて取捨選択を行い，28項目を選定
・主因子法＋プロマックス回転により因子抽出・4因子での寄与率は51.6%

田中聡美・布施純子：病院に勤務する看護師の転職観の因子構造モデル，日本看護学研究学会雑誌，38(2), 13-22, 2015.

つまりどういうことか？
つまり，因子得点を用いて複数の論文の質問の関連性を見るのではなく，潜在構造から捉えるのが本来の形式
論文Bにおける質問項目の潜在構造

論文Aにおける質問項目の潜在構造
eA1
eA2
eA3

観測変量 A1
観測変量 A2

因子B1

因子A1

観測変量 A3

eA4

観測変量 A4

eA5

観測変量 A5

eA6

観測変量 A6

eA7

観測変量 A7

eA8

観測変量 A8eA9

観測変量 A9eA10

観測変量 A10

因子A2因子A3

要因構造を探る

因子B2

因子B3

観測変量 B1eB1

観測変量 B2

eB2

観測変量 B3

eB3

観測変量 B4

eB4

観測変量 B5

eB5

観測変量 B6

eB6

観測変量 B7

eB7

観測変量 B8

eB8

観測変量 B9eB9

観測変量 B10

eB10

そのためには，共分散構造分析(SEM)を用いる方法が推奨される(数理的には難しいが解析だけであればお絵かき)確認的因子分析のモデル

因子分析は，潜在構造の探索あるいは検証が目的であり，新たな評価尺度として用いることは意図されていません．
なぜなら，因子負荷量はデータによって変わる数値であり，再現性に乏しい数値です．
既存論文の質問項目および因子を引用するのであれば，潜在構造をリファレンスしたほうが良いと思います．

SPSSによる因子分析の実践
Rosenbergの自尊心データ① 少なくとも人並みには，価値のある人間である．

② いろいろな良い素質を持っている．
③ 敗北者だと思うことがよくある．
④ 物事を人並みには，うまくやれる．
⑤ 自分には，自慢できるところがあまりない．
⑥ 自分に対して肯定的である．

⑦ だいたいにおいて，自分に満足している．
⑧ もっと自分自身を尊敬できるようになりたい．

⑨ 自分は全くダメな人間だと思うことがある．
⑩ 何かにつけて，自分は役に立たない人間だと思う．

上記のデータに対して5件法によりデータがとられている．

メニューから以下を選択「分析」→「次元分解」→「因子分析」
ドラック&ドロップ

SPSSによる因子分析の実践「分析」→「次元分解」→「因子分析」

チェックを入れる

チェックを入れる

追加説明■ Bartlettの球面性検定
変量間の相関がすべて0であるという帰無仮説のもとで検定を行う方法である．有意でなければ，因子分析自体が難しいことを意味する．

■ KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)
データ集合のなかに，十分な数の因子が存在するかどうかを示す指標．0.0から1.0の範囲で，0に近づくほど因子が存在しない可能性があることを意味する．
不適切

0.0

mediocremiserable

0.5

0.6

middling

0.7
KMOmeritorious0.8

marvelous

0.91.0SPSSによる因子分析の実践

チェックを入れる
0にする(クォーティミン回転)■ 回帰分析 (とくになにもなければこちらを選択)推定された因子得点と真の因子得点の誤差をできるだけ小さくすることを目的とした手法．

■ Bartlett法
独自因子得点を最小化するように因子得点を推定．
■ Anderson-Rubin法
Bartlett法の修正版，推定された因子得点が直交するという特徴をもつ．

チェックを入れる

続く

Q8の共通性が極めて低い(削除する)• Q8を削除することで，KMOが減少することはなかった(僅かに大きくなった)• 共通性が極端に低い変量がなくなっている• Q10が単純構造をもたない (削除する)KMO，Bartlettの球面性検定ともに因子分析の実施可能性を示している．

肯定的
自尊心

共通性が極端に低い変量は存在しない

2因子で約50%の寄与率である．なお，SPSSでは，因子分析の寄与率を「分散の%」で表している．

否定的自尊心各変量が単純構造を有している．

因子の信頼性の評価：Cronbachのα係数
測定項目(例えば質問項目)の信頼性を評価するために開発された指標がCronbachのα係数である．
(1) 信頼性：同じ被験者に時間や場所などを変えても同じ結果が得られるか否かを表す(つまり，再現性があるか否かを表す)．
(2) 妥当性：意図した測定内容がきちんと測定されているか(測定方法の適切性があるか否か)．

妥当性 (＋)

信頼性 (＋)

信頼性 (－)

因子分析の場合には，抽出した因子の信頼性指標にCronbachのα係数が用いられる．

=項目数  各項目の分散の和  1 −
項目数-1 尺度得点の分散 

妥当性 (－)

Cronbachのα係数は，0.70以上がボーダーライン，0.80が望ましい数値とされている．
Cronbachのα係数は，因子を構成する測定項目の信頼性を表すことから，内的整合性(内部一貫性)を評価するものとして用いられる．

SPSSを用いた計算方法「分析」→「尺度」→「信頼性分析」
ドラック&ドロップ

このような場合には，どちらかの変量の符号を逆にすればよい

因子間相関が負の場合には警告メッセージが出る確認的因子分析の実行 (SPSSの場合にはAMOSが必要なためJMPで解析)
メニューから以下を選択：「分析」→「多変量解析」→「構造方程式モデル」「構造方程式モデル」ウィンドウにおいて①～⑦，⑨を選択してモデルの変量に入れる(潜在変量を標準化)
構造方程式モデルを描写するためのウィンドウ(モデルの推定)において次のような作業を行う
因子1
因子2

因子1の観測変量を選択

因子2の観測変量を選択「肯定的自尊心」と入力して「潜在変量の追加」を押す「否定的尊心」と入力して「潜在変量の追加」を押す

潜在変量を選択して ボタンを押す(相関を意味する)探索的因子分析と確認的因子分析の因子負荷量を比較する
確認的因子分析
左クリック

選択

探索的因子分析

因子負荷量が若干異なる．探索因子分析では，潜在構造のパスがすべての観測変量に結び付いているのに対して，確認的因子分析では，関係する観測変量のみにパスが結び付いているためである．

確認的因子分析の診断
左クリック

■ CFI
選択0.95が一つの目安：僅かに下回っているが，許容範囲と考えられる0.90よりは高い■ GFIおよびAGFI目安である0.90を上回っている．

■ RMSEA0.05～0.10のあいだなのでグレーゾーン■ SRMR0.05をわずかに上回っている．
• 上記の適合度結果より，許容できる程度ではあるものの，Bestの因子モデルなのかは，もう少し検討したほうが良いかもしれない．そのもとで，これ以上の結果がないのであれば，このモデルを採用しても良いかもしれない(多分，レビューアーから厳しい意見はないと思う)．

Thank you for your kind attention

shimokaw@wakayama-med.ac.jp
toshibow2000@gmail.com

付録：JMPによる探索的因子分析の実行
Rosenbergの自尊心データ

メニューから以下を選択① 少なくとも人並みには，価値のある人間である．

「分析」→「多変量解析」→「因子分析」② いろいろな良い素質を持っている．

「因子分析」ウィンドウ
1. 観測変量を「Y,列」にドラック&ドロップ③ 敗北者だと思うことがよくある．
④ 物事を人並みには，うまくやれる．
⑤ 自分には，自慢できるところがあまりない．
⑥ 自分に対して肯定的である．

⑦ だいたいにおいて，自分に満足している．
⑧ もっと自分自身を尊敬できるようになりたい．

⑨ 自分は全くダメな人間だと思うことがある．
⑩ 何かにつけて，自分は役に立たない人間だと思う．

上記のデータに対して5件法によりデータがとられている．

2. 「OK」ボタンを押す

JMPによる解析結果を見ながら因子数を決定する■ Gutman基準：因子数は3個が採用
先ずは，因子数が3の場合を検討する■ スクリー基準：因子数は2個あるいは3個が採用■ 累積寄与率が50%以上：因子数は2個が採用■ 情報量規準(AIC) [2個：1.808，3個：-7.915，4個：-12.979]：因子数は4個が採用■ 情報量規準(BIC) [2個：-84.843，3個：-67.904，4個：-49.639]：因子数は2個が採用■ カイ2乗検定[2個：0.0016，3個：0.0745，4個：0.6475]：因子数は3個が採用

モデルの推定方法
主軸(主因子法)，最尤法

因子負荷量を計算するための初期値
デフォルト(SMC)で行う

因子数と回転方法を記載
回転方法について，今回はpromaxを使うが，promax回転は一つの因子に寄与率が集まる傾向があるため，必要に応じて，その他の回転方法を選択(JMPで推奨されるQuartimin回転もその一つ)．

とりあえず，最尤法，因子数3，プロマックス回転でやってみる．
・因子分析の方法を「最尤法」にチェックする．
・因子数に「3」を入力する．
・回転方法から「promax」を選択する．
・「実行」ボタンを押す

推奨される因子数は2なので，2個の因子で再計算

各因子を解釈する

項目⑧の共通性(SMC)が極めて低いことから，この項目を削除

因子負荷量の基準を0.40とするとき，項目⑩は単純構造をもたないことから，この項目を削除

どの程度の因子負荷量の場合に因子から影響を受けていると解釈するかについて，看護研究の論文では0.4が多いように思います．

肯定的自尊心否定的自尊心因子モデルの診断■ 各因子の寄与率 (デフォルトで表示)

左クリック
2因子で約58%の寄与率である．なお，SPSSでは，因子分析の寄与率を「分散の%」で表している．

■ 因子による説明力を評価 (「因子スコアの指標」)
JMPでは，「因子スコアの指標」において，重相関および重相関の2乗が表示される．重相関は，因子とすべての観測変量の重相関係数を表しており，その2乗は重回帰におけるVIFと同じような意味をもつ．なお，SPSSでは，重相関の2乗をパーセント表示で「分散の説明率」と呼んでいる．

■ 適合指標 (デフォルトで表示)■ 因子間相関 (「因子間相関」を選択)
プロマックス回転は，斜向解なので，因子間に相関が存在する．因子間相関が高い場合には，同じような尺度になるので，いずれかの因子が不要になる．そのため，改めて分析する必要がある．