© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers重点指向に基づく局所的因果分析～局所的因果分析としての選抜型両側因果分析～” シンプルな因果構造は重点指向のアプローチで”局所とは全体の中のある限られた部分のこと

慶應義塾大学高橋武則© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

ベストの地図はどれか → 目的による
シンプルな因果構造は重点指向アプローチで使用目的駅まで車で最速ルート

が知りたい
相応しい地図
局所図(経路図):虫瞰図が便利

強力な因果分析手法SEM

本SEM

準SEM

限定SEM

SEM（Structural Equation Modeling）：構造方程式モデリング© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers講演は以下の２部構成で説明①先ず，高橋が局所的因果分析の概念（考え方と分析法）を説明＊因果分析法の名称は選抜型両側因果分析
・重点指向とは，・選抜とは，・両側＝表側＋裏側とは②次に，川崎先生がアンケート事例を用いて具体的に説明（別講演）＊主に使用する３種類の手法の使い方もデモで解説
・主成分分析，・因子分析，・回帰分析※両側因果分析はSEM（Structural Equation Modeling）：構造方程式モデリング

DCA（Dual-side Causal Analysis）の３文字表示を用いることがある．
© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

ベストの地図は一意には決まらない → 地図には縮尺がある → 地図使用の目的は何か？

## 情報がとても多い ##広域図（全域図）が常にベ
ストとは限らない．

## 情報が特化している ##局所図（経路図）の方が便利であるということがある．

本SEM
図

準SEM

限定SEM

因果分析と視点（縮尺）の異なる３枚の地図

SEM（Structural Equation Modeling）：構造方程式モデリング© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

駅まで車で最速で行きたい → 局地図（経路図）が便利
CS向上のために何に手を打つべきか？→ 局所図（経路図）的なものが便利なことがある

SEM（構造方程式モデリング）
は情報が多くて優れているが＊作るのがたいへん＊読むのもたいへん
単純明快なものはないか？
＊作るのも簡単＊読むのも簡単
広域図よりも局所図（経路図）
局所図＝選抜型両側因果分析© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers広域図（鳥瞰図:birds’ eye）と局所図（虫瞰図:worms’ eye）

★比喩的説明【広域図】は様々なことが分かる．

広
域
図

これに特化

★車で駅に行く最速ルート【重点指向】
必要なものに特化

局
所
図★ハイウェイと普通道が分かる．
★町並みの様子が分かる．
★駅への様々な行き方が分かる．
・車で駅への最速ルート※ただし最短ルートではない．
・距離が最短ルート※ただし最速ルートではない．
・道が混まないルート
・コストが安いルート＊海がある．
＊川がある．
＊運河がある．
＊岩山がある
この場合【局所図】が便利★街中を避けてハイウェイ利用

例えば，以下のものが目的であるならば・車で駅への最速ルート
それに特化した【局所図】が便利である．

© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers##### 本講演の概要 #####

CS（顧客満足度）調査の目的は次の２つ各々に適した因果分析法がある．

目的①「CSに関する因果構造の全貌の把握」

俯瞰的因果構造の把握が必要で鳥瞰図的な因果分析SEMが有効
目的②「CS向上のために手を打つべき対象の特定」

局所的因果構造の把握が必要で虫瞰図的な因果分析DCAが有効
目的②の場合には，資源（人，物，金，時間）は有限なために「重点指向」（Vital few and trivial many）が鍵となる．
シンプルな因果構造はシンプルなアプローチで本研究は目的②に立脚して「重点指向」に基づき＊主成分分析（表側因果分析），＊因子分析（裏側因果分析），＊回帰分析を用いて手を打つべき対象（主要原因項目，根本原因としての背後の因子）の特定方法を議論する．
© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers先ずは「考え方」と「理論」の概要

DCA（両側因果分析）に用いる考え方
重点指向（ Vital few and trivial many ）DCA（両側因果分析）に用いる３つの統計的手法[A]主成分分析，[B]回帰分析， [C]因子分析※分析は統計ソフトで簡単に行うことができる．
© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers問題解決・課題達成における重点指向とは資源（人，物，金，時間）には限界があるので重要なものに集中投入する．
© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers重点指向：Vital few and trivial many
※資源（人，物，金，時間）は限られているのでターゲットを絞って効率的に進める．

すべてに手を出さない．

Ａを選択する．

結果系の重要問題として他の問題はとりあえずパスする．

すべてに手を打たない．

Ｘを選択する．

原因系の重要原因として他の原因はとりあえずパスする．

★【重点指向】→大胆に絞り込むのでそれに伴い精緻さは犠牲になる© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineersこれより両側因果分析を説明するがこれには適用限界があることに注意
適用対象：非連鎖型(非ドラマ型) &放射型(非網状型)★シンプルな因果構造
多段階の因果連鎖（ドラマ）なし＆放射型因果構造：非網状型（非ﾈｯﾄﾜｰｸ型）因果構造

そして，★【重点指向】→大胆に絞り込むのでそれに伴い精緻さは犠牲になる© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers両側因果分析の適用限界の注意
適用対象：非連鎖型(非ドラマ型)&放射型★シンプルな因果構造（多段階の因果連鎖(ﾄﾞﾗﾏ)のなし＆放射型因果構造）

適用対象：連鎖型(ドラマ型) &網状型
★複雑な因果構造（多段階の因果連鎖(ドラマ) あり&網状型(ﾈﾄﾜｰｸ型)因果構造）→＊SEM(構造方程式モデリング)＊GM(グラフィカルモデリング)

が適している© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers両側因果分析の適用限界：多段階の因果連鎖なし(非連鎖型)＆放射型因果構造
因果連鎖：ある結果が次の原因となり，その結果が更に次の原因と続いていく状態
因果連鎖とは多段階の因果連鎖→ドラマ型因果構造

放射型因果構造＊原因系は群を構成する．
＊原因系の群内の相関は強い．
＊原因系の群間の相関は弱い．

因果連鎖なし（非ドラマ型）＆放射型因果構造の特徴
・結果の項目は多数（多面的な満足の評価）
・原因の項目は多群で多数（多数の原因）
・群内は相関が強く群間は相関が弱い
・時間的順序はあるが因果連鎖(前が後に影響)が起きることはまれ【例】ビジネスホテルの場合

具体的な例をあげると以下のようなものがある．
＊コンビニやスーパーやデパートでの買い物＊コーヒーチェーン店での飲食やファーストフード店での飲食＊ビジネスホテルの宿泊，＊スマートフォンの使用＊アミューズメントパークの利用＊医療機関での初診， ＊医療機関での短期の通院や治療＊短期の教育・訓練（各種セミナーなど）

原因系
ソフト
（接客）

結果系

ハード
（客室）

満足度

モーニング
（朝食）

＊利便度
＊コスパ度
＊再利用度

群内は強い相関
群間は弱い相関© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineersシンプルな因果構造は重点指向のアプローチで【例】ビジネスホテルの場合＊結果系の項目が複数あっても主成分で要約すればよい．
・多くの場合は第１主成分だけで十分であり，まれに第２主成分を使うこともある．

原因系
ソフト
（接客）

結果系

＊多数の原因系の項目は以下の複数の群に分類が出来る．
ハード
（客室）

モーニング
（朝食）

満足度

＊利便度
＊コスパ度
＊再利用度

群内は強い相関・群内の項目（同一の群の中の項目）は相関が強い．
・群間の項目の間の相関は弱い．
重点指向の観点では群間の相関は気にしなくてよい．

【注】SEMやGMでは群間の項目の間の相関にも注目して全体の因果構造を把握する．

群間は弱い相関＊時間的順序はあるが因果連鎖(前が後に影響：ドラマ)が起きることはまれ⇒ 群内も群間も非連鎖型（＝非ドラマ型）の因果構造として扱う．

© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers易しい例で概要説明
ビジネスホテルにおける満足度調査
シンプルな因果構造の例
適用対象：非連鎖型(非ドラマ型)&放射型★シンプルな因果構造（多段階の因果連鎖(ﾄﾞﾗﾏ)のなし＆放射型因果構造）© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers書籍の表紙の図が本質(重点指向と可視化)を表現している

構造模型図：①「重点指向」と②「可視化」による図
因果分析の結論の本質を一枚の図で可視化したもの（典型例：本セミナーの参考書の表紙）*** 書籍 ***高橋武則・川崎昌著
日科技連出版社（2019）

因果分析の結論の本質を一枚の図で可視化

構造模型図

この図の説明を次のスライドで簡潔に説明する．

これ一枚ですべてが分かる図© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

手を打つべき項目は各群で密集が無ければ明快##### 結論 #####
手を打つべきもの★ﾌﾛﾝﾄｽﾀｯﾌ★寝心地★朝食の美味しさ

後ほど説明もし群において手を打つべき項目が密集した場合は因子分析を用いる．

両側因果分析DCA（表側は主成分分析，裏側は因子分析）© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers18概念＝（ビジネスホテルの３対応：「ソフト」，「ハード」，「モーニング」）
詳細な概念図客の６プロセス（接客）①予約⑥C-Out

ソフト
（接客）

非接触

⑤食事

②C-In

ハード

②C-In

④睡眠

ソフト

接触

①予約

③滞在

簡潔な概念図

（客室）

（朝食）

顧客
満足

③滞在

ハード
（客室）
④睡眠

モーニング
（朝食）
⑤食事

⑥C-Outセルフ（ほぼ非接触）【注】群内では相関は強いが，群間では相関は弱い．
時間的順序はあるが連鎖型（多段階の因果連鎖：ドラマ型因果構造）ではない．
© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineersアンケート（質問紙調査）の質問：回答は7択（7段階で回答）

簡潔な概念図多群質問紙調査票

ソフト
（接客）

概念群

ハード
（客室）

（朝食）

評価は
＊原則は７択＊最低でも５択

質問項目
1-1 予約はスムーズにできましたか

A．接客

1-2 フロントの対応は良かったですか
1-3 ルームスタッフの対応は良かったですか
2-1 部屋ではくつろげましたか
2-2 備品は充実していましたか

特性要因図
ソフト（接客）
予約

B．客室

ハード（客室）
ルーム
スタッフ

フロント
スタッフ

寝心地

清潔さ

美味しさ
品数

2-4 ベッドの寝心地は良かったですか
くつろぎ

備品

雰囲気

モーニング（朝食）2-3 掃除は行き届いていましたか

リネン

ビ
ジ
ネ
ス ＊利便度ホ
テ ＊コスパ度
ル ＊再利用度の満
足度

2-5 リネン交換は適切でしたか
3-1 料理は美味しかったですか
C．朝食

3-2 料理の種類は豊富でしたか
3-3 レストランの雰囲気は良かったですか
4-1 当ホテルの利便性は良かったですか

Y．満足度

4-2 コストパフォーマンスは良かったですか
4-3 もう一度利用したいと思いますか© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers群内は相関が高いので選抜後に主成分をとる→（多群）主成分回帰分析
多群質問紙調査票

概念群

質問項目
1-1 予約はスムーズにできましたか

A．接客

1-2 フロントの対応は良かったですか

ZS1 , ZS 2

1-3 ルームスタッフの対応は良かったですか※客室の2-2と2-5はZY1都0の相関が弱いので除外

2-1 部屋ではくつろげましたか除外 ✖

2-2 備品は充実していましたか

B．客室

2-3 掃除は行き届いていましたか

ZH1 , ZH 2

2-4 ベッドの寝心地は良かったですか除外✖

2-5 リネン交換は適切でしたか
3-1 料理は美味しかったですか

C．朝食(多群)主成分回帰分析
変数選択

ZM 1 , ZM 2

3-2 料理の種類は豊富でしたか
3-3 レストランの雰囲気は良かったですか
4-1 当ホテルの利便性は良かったですか

Y．満足度

4-2 コストパフォーマンスは良かったですか

ZY1 , ZY2

4-3 もう一度利用したいと思いますか

主成分回帰分析の結果→

結果系は
第１主成分
に注目

ZY1

ZY1  0.47ZS1  0.52ZH1  0.25ZH2  0.31ZM 1© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers群ごとに主成分をとって主成分回帰分析（変数選択）

ZY1  0.47ZS1  0.52ZH1  0.25ZH2  0.31ZM 1
因子負荷量の絶対値の大きなものに手を打つ→主要原因項目（手を打つべき対象）
主成分回帰式： ZY1  0.47ZS1  0.52ZH1  0.25ZH2  0.31ZM 1

ルーム
スタッフ

20.0％

15.0％

フロント
スタッフ

タ
イ
プ

美味しさ

雰囲気

質

75.0％
←低い

教育訓練

65.0％
←低い

味の向上

サービスのレベ
高い
ル→
第一主成分 ZM1

主成分回帰で２つの主成分が選択

第
二
主
成
分
Z
H
2

リ
ラ
ッ
ク
ス

雰
囲
気

２つのベクトルの合成
くつろぎ

0.25

寝心地

0.52

0. 25

清潔さ
集
中

寝具の改善

→

ホスピタリ
高い
ティ
→
第一主成分 ZS1

H

品数

→

→

宿
泊
中

予約

量

←

接
客
タ
イ
ミ
ン
グ

第
二
主
成
分
Z
M
2

主成分回帰式： ZY1  0.47ZS1  0.52ZH1  0.25ZH2  0.31ZM 1
ハード（客室）

←

第
二
主
成
分
Z
S
2

M

モーニング（朝食）→ベクトル合成

30.0％

←

S

宿
泊
前

ソフト（接客）同じ群で複数の主成分が選択された場合には

←低い

60.0
％
快適さ
第一主成分 ZH1

高い→

© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers0.52

主要原因項目が散在の場合 → 因子分析は不要
原因系Ａ群
★A2

A1

A3

A4

A5

結果系
★ZA1

★B1

原
因
系
Ｂ
群

B2

★ZA2

Y1
Y2

★ZB1
ZY1

B3

Y4

ZB2

B4

★C1

★ZC1

ZC2

C2

C3

C4

原因系Ｃ群

（1）主要原因項目の特定(散在)Y3(2)表側因果分析の結論

図 主要原因項目が散在の場合(因子分析は不要)### 結論 ###A2B1C1に手を打つ．

© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers主要原因項目が密集の場合 → 因子分析が必要
原因系Ａ群

★A2

★

原
因
系
Ｂ
群

★

★

因子に注目
裏側因果分析

★FA2

★

★A3

★ZA2

★

主成分に注目
表側因果分析

★

結果
系
Y2

★

★C1

原因系Ｃ群

（1）主要原因項目の特定(密集)(2)表側因果分析の結論

図 主要原因項目が密集の場合（因子分析が必要）### 結論 ###FA1，FA2B1C1に手を打つ．

© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

手を打つべき主要原因項目と因子（根本原因）
主成分は役目を終えたので削除

原因系Ａ群【注】主成分は「触媒」である．
★分析では活躍するが分析終了後は残らない．
###【簡潔な表示】###

図をシンプルにするために以下のものは表示から削除している．
＊結果ZY1と相関の弱い
原因項目で最初の選抜で外れたもの＊役目が終えた主成分

★B1

★A2

★A1

★A3

★A4

A5

結果系

★FA2

★FA1

Y1

原
因
系
Ｂ
群

B2

ZY1
B3

Y2
Y3
Y4

B4

★C1

C2

C3

C4

原因系Ｃ群

© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineersていねいな構造模型図（ 全ての項目を表示）###【詳細な表示】###★FA1

全部の状況を伝えるため分析に登場した以下の全て表示している．

A1### 結論 ###FA1，FA2
B1， C1に手を打つ．

A2

A3

原因系Ａ群
A4

A5

A6

A7

A8

結果系

＊結果ZY1と相関の弱い
原因項目で最初の選原
抜で外れたもの因＊役目が終えた主成分

★FA2

系
Ｂ
群

★B1

★ZA1

★ZA2
Y1

B2

★ZB1

Y2

B3
B4

ZY1
Y3

ZB2

B5

Y4

★ZC1

ZC2

B6
★C1

C2

C3

C4

C5

C6

原因系Ｃ群

© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

C7これより具体的な説明© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

選抜型両側因果分析とは重点指向：Vital few and trivial many
資源（人，物，金，時間）は有限 → 集中投入 → 何に集中すべきか＊いきなり因果分析に取り掛かるのではなく結果に影響の強い原因項目の選抜から始める．→“選抜型”の本質的な意味である．

※結果に相関の弱いものが手を打つ対象にはなり得ない．→対象から除外する．

それ含んだ主成分は不純物混入のために汚れて結果をうまく説明できない．

＊その後も分析過程で有効でないと分かったら積極的に除外する．
※結果を良くするのに有効なものに集中的に注目する．

＊最後まで残ったものが手を打つべき対象と特定する．
※手を打つべき原因項目を主要原因項目と呼ぶ．
© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers【理論の要約】両側因果分析の数理的な構造
アンケートで調べた全ての質問項目：結果系項目（１群）と原因系項目（３群）*** データ分析で炙り出し ****** アンケートで直接質問 ***裏側因果分析
結果系Ｙ群

Y1

Y2

Y3

表側因果分析
と主
し成
て分
利を
用触
媒

原因系Ａ群

原因系Ｂ群

Y4

表側原因（直接原因）

A1

B1

A2

B2

A3

B3

A4

B4

A5

B5

A6

A7

A8

裏側原因（根本原因）
もし主要原因項目が密集したら因子分析で根本原因の炙り出す

F1
F2

B6

F3
原因系Ｃ群

C1

C2

C3

C4

C5

C6

C7

※因子分析(裏側分析)は必要な場合に実施

触媒：反応に役立つが反応後は残らない．→主成分は分析で利用するがこれに手は打てない．
© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

選抜型両側因果分析DCAの全体像１枚の図で全てを表現

構造模型図
これ１枚で全貌を簡潔にかつ数理的に説明することができる．
図の見方が分かれば何に手を打つべきかを理解することは容易である．
【注】この図では最初に選抜されなかったものもすべて示している．
© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

選抜型両側因果分析の具体的な手順© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

選抜型両側因果分析DCAの詳細
②

①

③

④

© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

⑤

群分け

主成分分析
で群分け

⑥

事前の群分
けは主成分
分析で確認

⑦ 主成分の合成 因子負荷量の絶対値の大きなものが主要原因項目⑧

密集しなければ決定

もし2つ選ばれたら合成

ZY 1  a1Z A1  a2 Z A 2  b1Z B1  c1Z C1© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineersもし密集したら背後の因子（根本原因）に手を打つ⑧-1散在→決定⑧-2密集→次の⑨へ
密集しなけ
れば決定

主要原因は密集背後の因子は因子分析で炙り出す

手を打つべき主要項目© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineersもし密集した場合の結論→因子（根本原因）に手を打つ

⑨
因子分析で
因子を抽出

【注】この図では最初に選抜されなかったものもすべて示している．

© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers※再掲

両側因果分析の適用限界の注意
適用対象：非連鎖型(非ドラマ型)&放射型★シンプルな因果構造（多段階の因果連鎖(ﾄﾞﾗﾏ)のなし＆放射型因果構造）

適用対象：連鎖型(ドラマ型) &網状型
★複雑な因果構造（多段階の因果連鎖(ドラマ) あり&網状型(ﾈﾄﾜｰｸ型)因果構造）→＊SEM(構造方程式モデリング)＊GM(グラフィカルモデリング)

が適している© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers両側因果分析の適用限界：多段階の因果連鎖なし(非連鎖型)＆放射型因果構造
因果連鎖：ある結果が次の原因となり，その結果が更に次の原因と続いていく状態
因果連鎖とは多段階の因果連鎖→ドラマ型因果構造

放射型因果構造＊原因系は群を構成する．
＊原因系の群内の相関は強い．
＊原因系の群間の相関は弱い．

因果連鎖なし（非ドラマ型）＆放射型因果構造の特徴
・結果の項目は多数（多面的な満足の評価）
・原因の項目は多群で多数（多数の原因）
・群内は相関が強く群間は相関が弱い
・時間的順序はあるが因果連鎖(前が後に影響)が起きることはまれ【例】ビジネスホテルの場合

具体的な例をあげると以下のようなものがある．
＊コンビニやスーパーやデパートでの買い物＊コーヒーチェーン店での飲食やファーストフード店での飲食＊ビジネスホテルの宿泊，＊スマートフォンの使用＊アミューズメントパークの利用＊医療機関での初診， ＊医療機関での短期の通院や治療＊短期の教育・訓練（各種セミナーなど）

原因系
ソフト
（接客）

結果系

ハード
（客室）

満足度

モーニング
（朝食）

＊利便度
＊コスパ度
＊再利用度

群内は強い相関
群間は弱い相関© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineersまとめ①主要原因項目（手を打つべき原因）は重点指向で効率的に特定するとよい．
・そのための一つの方法として「選抜型両側因果分析」がある．
・表側因果分析は主成分分析で裏側因果分析は因子分析を意味する．

②主成分を「触媒」（因果分析の有用な手段）として活用する．
・相関問題が回避でき情報要約により効率的に分析が進められる．
・しかし主成分には手が打てない．→手を打つべきものは③で特定する．
③選択された主成分に対する因子負荷量の絶対値の大きなものが主要原因項目である．
・ただし，同じ群で複数の主成分が選択されたらベクトル合成をする．→作図で対応可④主要原因項目が密集したら因子（根本原因）を炙り出してこれに手を打つ．

⑤最初に結果との相関の弱いものは除外（相関の強いものだけを選抜）する．
・弱いものは主要原因項目にはなり得ず，これを混ぜると主成分が汚れて分析は混乱する．
適用限界に注意＊非連鎖型＊非網状(放射)型のｼﾝﾌﾟﾙな因果構造

なお，選抜型両側因果分析が終了した後に，SEMに向けて事後の分析をすると良い．
・分析の過程で削除した項目を活用することによりSEMに近づける方法がある．

複眼因果分析（虫瞰図分析→獣瞰図分析→鳥瞰図分析）
これについては機会があれば紹介したいと考えている．

© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers合理的なアプローチ（DCA→準SEM→本SEM）の概要

Start

Goal

虫瞰図

獣瞰図

両側因果分析過程
で除外した項目を活用(再利用)すれば
準SEMができる．

鳥瞰図

その後準SEMで得た情報に基づいて本SEMを行えば高度な因果構造の把握を可能にする．

★削除★削除(Limited-SEM)(Quasi-SEM)

DCA（両側因果分析）

準SEM(Full-SEM)
本SEM© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers以上で重要な説明は終了
この後は【参考までに】の内容の紹介
同じ対象（多数の項目）に対する主成分分析（表側）と因子分析（裏側）の相互の関係について© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers両側因果分析＝表側因果分析＋裏側因果分析
表側因果分析（主成分分析）と裏側因果分析（因子分析）

表側因果分析（主成分分析）①質問項目（観測変数）そのものを便利なツールである主成分で扱う．
表側の相関を回避するために【主成分分析】②主成分は情報の縮約（多数の項目を少数の主成分に）ができる．
【注】主成分は「触媒」(ツールとして活用)なので手が打てない．

裏側因果分析（因子分析）①質問項目の裏側にある本質的存在を炙り出して扱う．
裏側を炙り出すために【因子分析】②因子は原因の縮約（多数の原因を少数の根本原因に）ができる．
【注】因子は手が打てるが読み解きが必要である．
© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers主成分（表側）と因子（裏側）＊単一科目が問題ならその科目に手を打てばよい．
＊多数の科目が問題なら背後の能力（因子）に手を打つ．

科目間は相関が強いという問題がある．

因果関係ではない

因果関係である

表側分析

裏側分析

主成分分析

頭の良さ

Z1

教科成績

因子分析
X1:英
X2:国

言語能力

多数科目の背後にある能力に問題がある．

F1

X3:社

相関の問題は主成分分析で回避する．

Z2
タイプ
（文／理）

X4:数

F2

X5:物

推理能力

背後の能力は因子分析で炙り出す．

© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers主成分（従属変数：結果縮約）には手が打てないが因子（独立変数：根本原因）には手が打てる
標準化された原因 u iui  ( xi  xi ) / SDi
主成分 Ｚi と標準化された原因u i
Z i  i1u1  ip u pp個の原因はp個の主成分に要約される．

因子 Ｆiと標準化された原因u i

ui  i1 F1 

 ik Fk   i

ｐ個の原因はk個の要因の結果である．

主成分：多重共線性の回避手段（実体なし）①左辺に存在する従属変数②右辺の多数の変数の線形結合（縮約）③誤差はない★実体がないので手が打てない．
因子：根本原因（実体あり）①右辺に存在する独立変数②左辺の変数（各変数）の原因③誤差がある★実体があるので手が打てる．

© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers主成分は中に球を入れた箱 → 大きな球が重要
重要度 は因子負荷量（球の大きさ）
主要原因項目（手を打つべき対象）は大きな球標準化された原因 u iui  ( xi  xi ) / SDi★主成分は中に変数（球）を入れた箱
重要度 は因子負荷量(球の大きさ)
主な主成分

主成分Ｚi

Z i  i1u1  ip u p

主要原因

主成分 Zi は原因ではない．

⇒ 故に手を打つ対象ではない.

© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & EngineersZ2” シンプルな因果構造は重点指向のアプローチで”シンプルな因果構造：非連鎖（非ドラマ）型 ＆ 非網状型（非ネットワーク型）

選抜型両側因果分析に必要な統計的手法は以下の３つ[主成分分析]，[回帰分析]，[因子分析]
は統計ソフトで簡単に実施可能なのでDCAをトライされたい．

DCA(選抜型両側因果分析)の終了後はSEM，GMにトライされたい．
© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers以上で重点指向に基づく局所的因果分析～局所的因果分析としての選抜型両側因果分析～の講演を終了します．
© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers© 2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers