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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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pythonでの因子寄与率の出し方

shintaro07

総合スコア1

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/07/27 09:09

pythonをいじり始めて1ヵ月程度の素人です。

心理学分野の研究でpythonを用いて因子分析を行っております。
因子数を検討するにあたって、因子寄与率を参考にしようと考えています。

しかし、pythonでの因子寄与率の出し方が分かりません。

かなり調べているのですが、主成分の寄与率は出れども因子寄与率の出し方は一向に見つかりません。
この分野での経験も長くないため因子数の検討においてなぜ主成分を用いるのかもあまり詳しく分かっておらず、担当教授にも胸を張って説明出来ないので、因子寄与率から因子数を検討したいと強く思っております。

どなたか詳しい方いらっしゃいましたら
「pythonでの因子寄与率・及び累積寄与率の出し方」をご教示頂けますと幸いです。

よろしくお願い致します。

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回答2

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ベストアンサー

それでは「本末転倒」だと、私も思います。質問者の方は、
心理学の研究をしていらっしゃるので、「心理学→統計→プログラム
という優先順が本来でしょう。まず基本的な仕様をよく理解すべきです。

これが、「心理学←統計←プログラム」という逆の依存関係になると、
「Pythonのこのライブラリだとコピペとかで楽できるから、
それに合わせてこういう心理研究をしよう」と引きずられる恐れがあります。
極端な話、みんながそう考えた結果、学問的発見を逃すような事態すらありえます。

目の前の邪魔な問題を早く片付けたい、という気持ちはよく分かりますが、
目的あっての手段なので、手段が先行するのは良くないと思います。
手計算でも算出できる自信があって、それをプログラムで省力化するのが本筋。

投稿2021/07/27 12:00

LLman

総合スコア5592

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shintaro07

2021/07/28 05:37

ご回答ありがとうございます。 まさにその通りですね。時間に追われておかしくなっていました…。前の回答者含めてお二方の助言を受けて理論の勉強にももっとしっかり時間を割きます。 とりあえずはエクセルでの手計算で算出してみています。pythonはあくまで手段であることを再確認できました。ありがとうございます。良い研究が出来るようもう少し頑張ります。
guest

0

  • この分野での経験も長くないため因子数の検討においてなぜ主成分を用いるのかもあまり詳しく分かっておらず、担当教授にも胸を張って説明出来ないので、因子寄与率から因子数を検討したいと強く思っております。

理論がわからないからプログラムを見るというのは本末転倒ではないですか。

重回帰分析、主成分分析の勉強をするのが先でしょう。

情報とデータサイエンスあたりで概要を理解したあと、本格的な本を読むことをお勧めします。

  • 「pythonでの因子寄与率・及び累積寄与率の出し方」をご教示頂けますと幸いです。

sklearn.linear_model.LinearRegressionを見てください。

投稿2021/07/27 10:06

ppaul

総合スコア24670

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shintaro07

2021/07/28 05:34

ご回答ありがとうございます。本当におっしゃる通りです。 並行して理論の勉強も行っているのですが如何せん時間が無くて…。しかしそうも言ってられないのでしっかり時間とって勉強します。 手段と目的がおかしくなっていました、ありがとうございます。
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