多変量解析の基礎IV　因子分析（改訂版）: 理論とRによる演習
ビッグデータという言葉に象徴されるように，データからの知識抽出技術が注目
を集めています．本書はこの技術の基礎の基礎である多変量解析技術の中から因子
分析を解説します．理論だけでなく，Rを使って実際にデータ処理を体験できるよ
うにしています．また，単なるRのノウハウ書としないために，理論展開に沿って
データ解析を段階を踏んで体験できるように工夫しています．
Rによる多変量解析の解説書は，あまた出版されています．例えば，因子分析は
fa()関数を使えば簡単に実行できます．多くの本がこのfa()関数の使い方を解説して
います．本書の特徴は，fa()関数の背景にある基礎理論を解説し，その展開に沿って
Rによる演習を段階的に組んでいる点にあります．

目次は以下の通りです．

1 はじめに

2 fa() 関数による因子分析の実行例

3 因子数の決定法
3.1 スクリ-テスト
3.2 ガットマン基準.
3.3 SMC 法
3.4 平行分析
3.5 因子の意味解釈による方法

4 因子分析のモデル
4.1 データの形式
4.2 因子分析の目的
4.3 因子モデルの行列表現
4.4 因子モデルにおける仮定
4.5 モデルの簡略化
4.