Exploratory アワー #658 - 因子分析：アンケートデータの隠れた特徴（因子）をAIを使って素早く理解する手法
因子分析は、アンケートデータの隠れた特徴因子を発見するための統計的な分析手法です。複数の質問項目から潜在的な共通因子を抽出し、データの背後にある構造を明らかにします。例えば、ビールに関するアンケートで色、アロマ、味わい、値段、サイズ、アルコール、評判などの項目がある場合、これらを「クオリティ重視」「コスト重視」「評判重視」といった潜在的な因子にまとめることができます。
従来、因子分析の結果を解釈するには専門知識が必要でしたが、Exploratoryのv13で導入されたAI サマリ機能により、分析結果の解釈を素早く行えるようになりました。この機能は、各因子の特徴を自動的に要約し、適切なラベルを付けて結果を返してくれるため、分析の解釈スピードと理解のしやすさが大幅に向上します。
問題
アンケートデータを因子分析で分析した後、結果の解釈において課題が発生します。因子と変数の関係を示すテーブル形式の結果を見ても、初めて因子分析を行う方や他の人に説明する際に、どのように解釈すればよいか分からないという問題があります。
各因子が何を表しているのか、どの変数がその因子と強く関連しているのかを理解するには、因子負荷量の数値を読み取る専門的な知識と経験が必要となります。このため、結果の解釈に時間がかかってしまい、分析結果を効果的に活用することが困難になってしまいます。