４．空白の第二象限｜国家特性の分析
意味するものは？
P9
この様な認識の手順を経てＳＰＳＳ１５．０Ｊ for Windows等の統計解析ソフトを使用し、以下に述べるような因子分析法により世界の国家の流れの大勢と国民の願いの赴くところをできるだけ客観的に観察するために、収集変数の無相関線型結合を形成するために一般に使われる因子抽出法を主成分分析法とすることとしました。この主成分分析法によって因子抽出を行うと第 1 主成分が最大の分散を持ち、それ以降の成分は、その分散のより小さな部分を徐々に説明し、それらはすべて相互に相関しないことになります。
因子分析は、基礎となる変数、すなわち収集された変数グループ内部の相関パターンを説明する因子を特定しようとする試みであります。因子分析は通常、データの分解の際に、多数の顕在変数で観測された分散のほとんどを説明できる少数の因子を識別するために使用します。そのために原因のメカニズムに関する仮説を立てる場合、或いは次の分析に必要な変数を選別する例えば(線型回帰分析を実行する前に多重共線性を識別するなどの 場合にも使われます。
ここでは収集された世界の国家が収集した変数の分散が物語っている現象の殆どが説明できて、その現象が発生している主な原因とメカニズムが如何なる機構によって説明できるかの仮説を、立案するには最も適当な感じがいたします。
恣意的な応答が多いアンケート結果ではなく、客観的な事実関係を代表する計測値や観察値では、収集データの幅や階層に配慮があるとき、比較的に安定した理解が可能なように思われます。