＜実務で使える＞因子分析の基礎と留意点～数式を使わずに解説～＜Zoomによるオンラインセミナー＞

因子分析の基礎知識から、
分析結果の使い方・実務レベルまで丁寧に解説！

＊毎回好評を博しているセミナーがオンラインになりました＊

「初めて学んだのですが、理解しやすかったです」（化学品メーカー・研究開発）
「基礎から教えて頂きありがとうございました」（看護・教育）

セミナー講師

北九州市立大学 文学部 人間関係学科　教授 博士（心理学） 松尾 太加志 先生

セミナー受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
　　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】1名52,800円(税込（消費税10％）、資料付)
　　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

　　＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

＊見逃し視聴有りをご希望の方は、お申込みの際、備考欄に【見逃し視聴希望】とご記入ください。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）。
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
  （全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
• 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
  無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

下記ご確認の上、お申込み下さい

• PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております（20Mbbs以上の回線をご用意下さい）。
  各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
• 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
  お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
  → 確認はこちら
  ※Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
• Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
  ※一部のブラウザは音声（音声参加ができない）が聞こえない場合があります。
  　必ずテストサイトからチェック下さい。
  　対応ブラウザーについて(公式) ;
  　「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です

• 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います（一部、編集加工します）。
• 視聴可能期間は配信開始から1週間です。視聴期間内は動画を何度でも再生可能です。
  尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
  ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
  （見逃し視聴有り）の方の受講料は（見逃し視聴無し）の受講料に準じますので、ご了承下さい。
  →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」

セミナー趣旨

　因子分析がどのようなことに使えるのか、因子分析のやり方、結果の見方、注意すべき点を解説します。因子分析を数学的に理解しようとすると難しいのですが、因子分析された結果を見たり、自分で因子分析をしようとしたりする場合、厳密な数学的な理解は必要ではありません。ツールとして因子分析を使う場合、どのような理解が必要なのかをお話します。今回は統計のフリーソフトRを使った解説になります。
　因子分析について、何となくしかわかっていない方、少しはわかっているけどもっと詳しく知りたい方、歓迎です。また業種・業界は不問とします。

受講対象・レベル

　・業種・業界を問わず、因子分析を理解し、業務で使っていきたいとお考えの方
＊過去の傾向として、医薬・看護系の方々にもご愛顧頂いております。

習得できる知識

・因子分析の基礎知識、仕組みと用途
・因子分析の具体的なやり方
・因子分析によって得られた結果の読み方・解釈のコツ

セミナープログラム

1 因子分析とは？
　1.1 潜在共通因子とは？
　1.2 因子負荷量とは何か？
　1.3 どんなときに使うか？
　1.4 因子分析に必要な知識は？

2 因子分析を行う
　2.1 フリー統計ソフトR を使う
　2.2 データの適切性
　2.3 因子分析の流れ
　2.4 因子を抽出する
　2.5 因子数の決め方
　　2.5.1 固有値で決める
　　2.5.2 統計的な基準
　　2.5.3 解釈の可能性
　　2.5.4 実際にどうやって決めるか
　2.6 因子軸の回転
　　2.6.1 何のために回転するのか？
　　2.6.2 直交回転
　　2.6.3 斜交回転
　　2.6.4 因子間相関、因子パターン、因子構造
　　2.6.5 因子軸の回転と共通性
　2.7 因子の解釈
　　2.7.1 因子負荷量の見方と因子名の決定
　　2.7.2 バイアスの排除
　　2.7.3 解釈の専門的観点からの妥当性
　2.8 変数の取捨選択と分析の試行錯誤
　　2.8.1 変数の削除
　　2.8.2 単純構造を目指すのが目的ではない

3 因子分析の結果をどう使うか？
　3.1 尺度得点
　　3.1.1 単純構造の基準をどう決めるか？
　　3.1.2 変数の確保と削除
　3.2 因子得点
　3.3 因子得点と尺度得点のどちらを使うか？

4 他の分析との違い
　4.1 主成分分析との違い
　4.2 共分散構造分析との違い

5 因子分析を過信しない
　5.1 変数がすべてを決める
　5.2 統計だけ厳密ではダメ

＜質疑応答＞

◆過去の同講師セミナー受講者の声（終了後のアンケートより）
「因子分析に興味があり、初めて学んだのですが、理解しやすかったです」（化学品メーカー・研究開発）
「質問に丁寧に答えて頂き、ありがとうございます」（基礎研究）
「レベル的にちょうどよく大変参考になりました。ありがとうございます」（教員）
「因子分析の考え方、実際の分析方法、解釈の方法までわかりやすく講義して下さり、ありがとうございました」（統計処理担当）
「因子分析についての疑問が解消されました。ありがとうございます」（食品・研究）
「有益な1日でした。自分の研究に因子分析は使えそうだと思いました」（漢方・臨床）
「基礎から教えて頂きありがとうございました」（看護・教育）
「研究を進める上で因子分析を用いたデータ整理・評価を行いたかったため参加しました。大変有益でした」（騒音分析・評価）
「因子の解釈、のところがとてもためになりました」（教員）
「統計だけでなく解釈（するための専門知識）が必要という所が重要だと思いました」（楽器の音評価）