今回は尺度の因子分析（特に因子数の決定）についてのネタです。
最近，周りの人（院生）と考え方が違うことに気づきました。
何が違うかというと
自分で作成した尺度を分析した結果が，
固有値の減衰状況から判断して1因子と考えられる場合
僕 ： (^_^)v
多くの人： (-_-)
という反応をするということ。
こんなことを言っている僕自身も学部時代は，後者だったのですが
IRTをやり始めて前者になりました。
（通常のIRTでは1因子性が仮定されているので・・・。
1因子性が成立，且つ，項目数が多くないといけない）
じゃぁ，1因子だとなぜまずいか，といえばその後の分析が
単純になってしまって，やりづらくなるからでしょうね。
例えば，重回帰分析を想定していたのに，単回帰で事足りてしまうということです。
だから，複数因子の構造を持つように多少無理をしてでも，
複数の因子を仮定し下位尺度を作るわけです。
これが，再度データをとったときに因子構造が変わってしまうとか，
後々，多重共線性の問題とかを引き起こしてくるんですけどね。
そもそも3項目，4項目といった項目数で何かを測ろうとすること
自体無理があると思うのですが・・・
