知ると驚く｢消費者の内面がデータでわかる｣秘策 直接的な把握が困難でも｢因子分析｣で浮き彫り

因子分析は、大まかに3つのステップに分かれる。

第1ステップでは因子の個数を決定する。第2ステップでは「因子負荷量」を基に各因子の意味を解釈して名前を付ける。最終ステップでは「因子得点」を計算して1人ひとりの価値観の強さを確認する。

これらの数値の計算は「R」「Python」「SPSS」「SAS」などのソフトウェアで行うのが一般的だ。Excel上で分析したい場合は、関西学院大学の清水裕士教授が開発したHAD （フリーのExcel用統計分析ソフトウェア）をダウンロードして使用するとよい（HADを用いたExcel上での因子分析の進め方についてはこちら）。

抽出する因子の数を決め、各因子に名前を付ける

第1ステップでは、データからいくつの因子を抽出するかを決定する。事前に因子の数や構成について仮説がある場合はそれに基づいて因子数を決めるが、そうでない場合は統計ソフトが計算した指標を使って決定する。

後者の場合、1つの決め方としては「固有値」という指標が1以上かどうかを基準（ガットマン基準）に、重要な因子が何個あるかを判断する。

第2ステップは「因子負荷量」という指標を用いて、見つけ出した各因子に名前を付ける。因子負荷量の計算にはいくつかの方法があり、「最尤（さいゆう）法」が最もメジャーである。

アンケートデータを使って因子分析を行うと、表1のように因子負荷量の表が出力される。因子負荷量は、各項目に対してそれぞれの因子がどれだけ影響を持っているかを意味する値である。この値が1または-1に近いほどその項目への影響が大きく、0に近ければ影響が小さいと捉える。

表1を例に、具体的な命名の流れを見てみよう。