因子分析のブックガイド

因子分析の参考書のブックガイドを書いておきたいと思う。

誰も教えてくれなかった因子分析: 数式が絶対に出てこない因子分析入門

因子分析の入門はこの本がよいと思う。

数式が出てこないのは取っ付きがよいし、かといって、記述がさっぱりしすぎているということもない。 この１冊で因子分析とは何か、ということは理解できる。

僕自身も最初に読んだのはこの本である。

因子分析入門―Rで学ぶ最新データ解析

豊田先生の本なのでそのうち購入するつもり。 因子分析はRのpsychoパッケージ(もしくはMplus)を使うのが良いので、Rの参考書は持っておいて損はないと思う。

M-plusとRによる構造方程式モデリング入門

MplusとRで潜在因子を含んだ分析を一通り掲載した本。因子分析を解説した章がある。因子分析にかかわらず、この本は非常に良い本だと思う。

心理学・社会科学研究のための構造方程式モデリング: Mplusによる実践 基礎編

未購入。心理学の本のようだが読んでみたい。

Data Analysis with Mplus (Methodology in the Social Sciences) (English Edition)

Mplusでの分析方法が掲載されている本。一応読んでるが、ほとんど参考になったことはない。 Mplusは公式マニュアルがしっかり整備されているので、それで十分という理由もある。

Factor Analysis: Statistical Methods and Practical Issues (Quantitative Applications in the Social Sciences)

SAGEの緑本。SAGEの緑本は必携か。

Introduction to Factor Analysis: What It Is and How To Do It (Quantitative Applications in the Social Sciences)

上の本と同じ著者による入門書。後に出た本の方がわかりやすいので、この本は不要だと思う。

Latent Variable Models: An Introduction to Factor, Path, and Structural Equation Analysis, Fifth Edition (English Edition)

未読。よくあるコンセプトの本だが面白そう。

Factor Analysis (English Edition)

古典的な参考書。Gorsuch本は今でもよく参照されている。必携の書(読まなかったとしても引用で使うので)。引用には第2版を使おう。

因子分析入門 (1979年) (サイエンスライブラリ統計学〈12〉)

古典的な入門書。昔の日本人はこの本で勉強した人が多いらしい。 掲載されている技法は古い。しかし、因子分析の基本的な考え方が書いてあるので、今でも参考になりそうだ。