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主成分分析でも因子分析でも信頼性の有無について検討する場合が有ります。普通、「クロンバットα係数」を用い判断します。
α係数が0.6以上のとき第１主成分が総合力になると考えて良いでしょう。α係数が0.6未満であれば主成分分析を行わないと言う説もありますが、因子分析と同じ扱いで主成分分析を行う場合が多いことからα係数が0.6未満でも分析を行う値打ちはあります。
しかし、α係数は測定項目数や内容によって左右されますのでα係数が高いほど良いと言うものではありません。α係数の算出で注意することはマイナス負荷量を逆転項目とすることです。すなわち、α係数を算出する前に「逆転項目の処理」を行っておく必要があります。それは、新しい「逆転項目」を作り変数として処理することです。その方法については成書を参考にして下さい。
統計ソフトによっては逆転項目の処理が簡単に出来るものもあるようです。しかし、統計ソフトにまかせた出力結果よりも主成分因子散布図を良く吟味してデータの本質や共通因子を見分けることも大切であり研究のセンスに関わるものと思われます。
散布図をグラフ用紙に手書きしてみると思いがけない発見があるかも・・・？！
