アンケート分析における合成因子負荷量を用いた重要項目選定

質問項目の多いアンケート分析では、項目間の複雑な相関関係により、分析後に「どの項目に優先して手を打つべきか」を判断することが難しい。本研究では、この課題に対応するため、合成因子負荷量を用いた重要項目選定法を提案する。結果系の複数項目は主成分分析によって要約し、第1主成分（ZY1）を結果変数として用いる。一方、原因系の質問項目は多数に及ぶため、相関構造に基づくクラスター分析によって群分けする。次に、ZY1を目的変数、各群の主成分を説明変数とした変数選択の重回帰分析により、結果変数への影響が大きい主成分を抽出する。しかし、主成分そのものには直接対策を講じることができず、同一群から複数の主成分が選択される場合には重要項目の判断が難しい。そこで本研究では、選択された主成分の情報を統合した合成因子負荷量を用いて重要項目を選定する方法を提示する。本研究で用いる主成分分析、クラスター分析および重回帰分析など複数の多変量解析を組み合わせた一連の分析手法はすべてJMPで実行可能である。本手法は質問項目の多いアンケート分析において、重点指向に基づく重要項目選定を支援する実践的なアプローチとして活用できる。