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探索的要因分析で並列分析を正しく解釈するにはどうすればよいですか？
一部の科学論文では、方法論に対する私の理解と矛盾する方法で主軸因子分析の並列分析の結果を報告しています。何が欠けていますか？私は間違っていますか、それとも彼らですか。 例： データ： 200人の人間のパフォーマンスが10のタスクで観察されました。個人およびタスクごとに、1人にパフォーマンススコアがあります。ここでの問題は、10個のタスクのパフォーマンスの原因となる要因の数を特定することです。 方法：主軸因子分析で保持する因子の数を決定する並列分析。 報告された結果の例：「並列分析は、2.21以上の固有値を持つ因子のみを保持する必要があることを示唆しています」 それはナンセンスですよね？ Horn（1965）によるオリジナルの論文と、Haytonらのようなチュートリアルから。（2004）並列分析は、ランダムデータに基づくカイザー基準（固有値> 1）の適応であることを理解しています。ただし、適応は、カットオフ1を別の固定数に置き換えるのではなく、各因子の個別のカットオフ値（およびデータセットのサイズ、つまり10スコアの200倍）に依存します。Horn（1965）とHaytonらの例を見てください。（2004）、R関数の出力はfa.parallelに心理パッケージと平行でnFactorsパッケージでは、並列分析により、実際のデータの固有値と比較するために、スクリープロットに下向きの傾斜曲線が生成されます。「固有値が2.21より大きい場合、最初の因子を保持します。さらに、固有値が1.65より大きい場合は2番目を保持します。…」。 「並行分析では、固有値が2.21以上の要素のみを保持する必要があることを示唆している」という適切な設定、考え方、方法論はありますか？ 参照： ヘイトン、JC、アレン、DG、スカルペロ、V。（2004）。探索的因子分析における因子保持の決定：並列分析に関するチュートリアル。組織研究方法、7（2）：191-205。 ホーン、JL（1965）。因子分析における因子数の根拠とテスト。Psychometrika、30（2）：179-185。