- ベストアンサー
分析について
ECS2012の回答
私も浅学なので腐食因子などの詳しいことは分かりませんが… XRDとICPの違いなら分かります。 XRDですと、試料にどのような相が出ているのかを「定性的」に知ることがメインだと考えます。 たとえば、私の経験談なのですが、フッ化リチウム(LiF)溶融塩につけたチタン(Ti)の試料を洗って乾燥させてXRD分析をしてみますと・・・ フッ化リチウム(LiF)、チタン(Ti)、Li3TiF6、などの回折ピークがXRDから出ました。 この3つが試料に存在しているのだなというのは分かりましたが、実際どれくらいの割合で分布しているかをXRDから推し量ることは難しいです。 一方、ICPでは、試料にどのような元素がどの割合で入っているのかを「定量的」に知ることができます。 しかし、検出限界もありますし、LiFが何%などではなく、Li何%、F何%という形で出てきます。(そもそもLiが定量できなかったような気が・・・)
関連するQ&A
- 統計の主成分分析と因子分析って
主成分分析と因子分析の違いというのは、簡単に言うとどのような点なのでしょうか?? また、それぞれを簡単に言うとどのようなものなのでしょうか?? どうも上手くまとまりません。宜しくお願いします。
- 締切済み
- その他(学問・教育)
- 多変量解析の主成分分析と因子分析の違いについて教えてください.
多変量解析の主成分分析と因子分析の違いについて教えてください.どちらもほとんど同じ気がするのですがどのようにちがうのでしょうか?よろしくお願いいたします.
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 分析方法はあってるのでしょうか?
データ分析をしているのですが、「Pearsonの相関マトリックスを求め、直接バリマックス法による因子分析を行った。また、因子2と因子5を組み合わせて右へ25度回転した」と記述のある先行研究に記載されているデータを使って、SPSSで因子分析すると、「この行列は正値行列ではありません」となり、因子分析ができませんでした。ただ、このデータで主成分分析をして、バリマックス回転をかけると、似たような値はえることができました。しかし、因子2と因子5を「組み合わせる」という記述の意味がわからず、困っております。 また、別の先行研究では、「偏差積相関を求め、主成分分析からバリマックス回転によって因子分析を行った」とありますが、そもそも主成分分析から因子分析へと移行することはできないのではないかと思います。 統計処理に疎く、この先行研究ではいったい何が行われているのか、想像がつかず閉口しております。 どなたか、お分かりになる方がいらっしゃいましたら、お教えください。 よろしくお願いいたします。
- ベストアンサー
- 心理学・社会学
- 因子分析での回転について
皆さん、因子分析での直交回転と斜交回転の使い分けの理由ついてご教示ください。 そもそも,因子分析の構造って、変数1=因子1+因子2+・・・+因子n+残差1 だと思います(因子負荷係数は省略します)。これは,単純に言えば重回帰式と同じで、因子1と因子2の負荷ベクトルを計算すれば、0になると、統計書で呼んだことがあります。そうするのであれば、各因子は直交で、無相関を前提とするもので、回帰分析での変数間の独立であるという前提条件があると思います。 こうなると既に,因子を求める際、既に因子間の独立性を前提としているのに、なぜ斜交回転の必要性(理由)があるのでしょうか。直交回転と斜交回転の使い分けは、テキストで書いてる内容は理解していますが、どうも上述した内容に疑問を持っています。 よろしくお願いします。
- 締切済み
- 心理学・社会学
- コレスポンデンス分析と因子分析、主成分分析でのポジショニング
マーケティングを勉強しているものです。 現在、企業をブランドイメージでポジショニングをしたいのですが、因子分析、主成分分析、コレスポンデンス分析ではどれがもっとも適しているのでしょうか? SPSSの本や、マーケティングの多変量分析の本の事例では、ポジショニングでは主成分分析、コレスポンデンス分析がよく載っていますが、僕は因子分析がもっとも適しているのではないかと思っているのですが・・・。 ポジショニングをする際に、因子分析、主成分分析、コレスポンデンス分析をそれぞれ適用する長所・短所を添えていただきたいです。 お忙しいとは思いますが、どなたか詳しい方お願いします。
- 締切済み
- マーケティング・企画
- 因子分析での回転について
皆さん、因子分析での直交回転と斜交回転の使い分けについてのお考えをご教示ください。 そもそも,因子分析の構造って、変数1=因子1+因子2+・・・+因子n+残差1 だと思います(因子負荷係数は省略します)。 これは,単純に言えば重回帰式と同じですよね。 また、因子1と因子2の負荷ベクトルを計算すれば、0になると、統計書で呼んだことがありますが。そうするのであれば、各因子は直交で、無相関を前提とするものだと思いますが。また、回帰分析での変数間の独立であるという前提条件もあるですよね。 こうなると既に,因子を求める際、因子間の独立性を前提としているのに、なぜ斜交回転の必要性(理由)があるのでしょうか。直交回転と斜交回転の使い分けは、テキストで書いてる通りの内容は理解していますが、どう理解すればよいのでしょうか。ご教示ください。 (初投稿で、なれず心理学カテゴリーにも投稿しておりますので、ご了承ください。)
- 締切済み
- 数学・算数
- 主成分分析も因子分析のように繰り返せるの?
研修課題で、商品イメージと商品魅力の関係を調べています。SD法で商品イメージを測り、主成分分析を行いました。 そこで、学生時代に因子分析では因子負荷量の絶対値が0.4未満の項目は削除して因子分析を繰り返すようになど習いました。【質問(1)】「主成分分析」でも同じように項目削除→繰り返しを行うものなのでしょうか? また、二重負荷項目の扱いはどうしたらよいのでしょう? 【質問(2)】項目削除して因子分析を繰り返す理由って何ですか? 因子の妥当性だか信頼性だかが上がるから、と習った記憶がありますが、“日常会話”で表現するとどういうことですか? 【質問(3)】この調査の目的は、魅力ある商品開発のために人気商品のイメージを探ることです。この動機だと、そもそも主成分分析と因子分析のどちらが適していたのでしょう・・・? この後、各主成分得点を説明変数、商品評価(良い―悪い)を目的変数にして重回帰分析を行います。 ちなみに、Excelで解析しています。 ドシロートなのにビジネス文書の中で統計プロセスを説明して行かなければならず、四苦八苦しています。親切な回答をどうかよろしくお願い申し上げます。
- 締切済み
- 数学・算数
- 主成分分析とコレスポンデンス分析(数量化3類)
多変量解析を勉強しているものです。 主成分分析とコレスポンデンス分析(数量化3類)の違いは、元データが質的データか量的データかによると思いますが、実際はどのように使い分けられているのでしょうか? 主成分分析、因子分析は量的データが必要ですが、実際は、質的データ(1.非常に満足、2.満足・・・・と言ったデータ)が元データでも使われていると思います。そうなればコレスポンデンス分析は必要ないのでは?と思ったのですが・・。 申し訳ないですが、どなたか詳しい方宜しくお願いします。
- 締切済み
- 数学・算数