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 <br>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 <br>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 <br>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 <br>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． <br>　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 <br>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 <br>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 <br>Rによる演習を段階的に組んでいる点にあります． <br>　 <br>　目次は以下の通りです． <br> <br>1 はじめに <br> <br>2 fa() 関数による因子分析の実行例 <br> <br>3 因子数の決定法 <br>　3.1 スクリ-テスト <br>　3.2 ガットマン基準. <br>　3.3 SMC 法 <br>　3.4 平行分析 <br>　3.5 因子の意味解釈による方法 <br> <br>4 因子分析のモデル <br>　4.1 データの形式 <br>　4.2 因子分析の目的 <br>　4.3 因子モデルの行列表現 <br>　4.4 因子モデルにおける仮定 <br>　4.5 モデルの簡略化 <br>　4.