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理論的基礎と応用について実際の生データを用いて解説。〔内容〕因子分析モデルとその基本性質／因子分析における推定／因子の回転／カテゴリカルデータの因子分析／共分散構造分析／３相因子分析および多次元展開法／因子分析の諸問題／他
【目次】
1. 因子分析法
1.1 因子分析の歴史
1.2 因子分析の応用
2. 因子分析モデルとその基本性質
2.1 記号的準備
2.2 因子分析モデルとその性質（変量モデル）
2.3 因子分析モデルとその性質（母数モデルと記述モデル）
2.4 共通性に関する基本性質
2.5 因子分析モデルの識別可能性
3. 因子分析における推定
3.1 最小二乗法（主因子法）
3.2 最尤法
3.3 その他の方法
3.4 因子数の選択
3.5 母数モデルにおける同時推定
3.6 因子得点の推定
3.7 適用例
4. 因子の回転
4.1 因子の回転と解釈
4.2 因子回転の基本と原理
4.3 因子回転の具体活方法
4.4 その他の話題
4.5 回転の実際例
4.6 因子比較
5. カテゴリカルデータの因子分析
5.1 潜在クラス分析
5.2 ２値データの因子分析
5.3 項目反応理論
5.4 多値データのための理論と方法
6. 共分散構造分析
6.1 LISRELモデル
6.2 多群データの同時的分析
6.3 ベントナラー・ウォークスモデル
6.4 共分散構造分析の適用例
6.5 潜在変数モデル一般について
7. ３相因子分析および多次元展開法
7.1 ３相データ
7.2 PARAFACモデル
7.3 Tuckerの３相因子分析モデル
7.4 多次元展開法
8. 因子分析の諸問題
8.1 データの分布について
8.2 因子分析における診断について
8.3 因子分析における変数選択について
8.4 非計量的方法
8.5 因子分析と数量化３類
8.6 因子得点の利用
8.7 探索的因子分析から仮説検証的因子分析の利用へ
9. 付 録
9.1 線形数学
9.2 確率と分布
9.3 計算方法
9.4 主成分分析，重回帰分析，正準相関分析
9.5 その他の多変量解析の手法
9.6 ソフトウェアの紹介
9.7 大学生200名を対象とした性格テストのデータ
10. 文 献
11.問題解答
12.索 引
目次
１ 因子分析法
２ 因子分析モデルとその基本性質
３ 因子分析における推定
４ 因子の回転
５ カテゴリカルデータの因子分析
６ 共分散構造分析
７ ３相因子分析および多次元展開法
８ 因子分析の諸問題
