正答1
解説
正解は1です。
多変量解析の代表的な手法の特徴を問う問題です。
この問題は誤っているものを選ぶので、○ が答え（誤った記述）です。
【選択肢別解説】
1：○ 誤った記述です。
多変量解析は、複数の変数の間の関係を同時に分析する手法の総称です。
変動の大きな変数に限って用いる手法ではありません。
2：× 正しい記述です。
因子分析の因子負荷量は、各変数が共通因子からどの程度影響を受けるかを示す係数です。
データから推定されて定まった値として算出されます。
3：× 正しい記述です。
主成分分析は、多数の変数を重み付けして合計し、少数の合成得点（主成分得点）にまとめる手法です。
4：× 正しい記述です。
重回帰分析は、1つの目的変数を複数の説明変数の一次式で予測・説明する手法です。
5：× 正しい記述です。
パス解析は、変数間の因果の向きをあらかじめ仮定し、その経路の強さを推定する手法です。
【ポイント】
因子分析は「背後にある共通の因子を探る」、主成分分析は「多くの変数を少数に要約する」手法です。
目的変数が1つで説明変数が複数なら重回帰分析と覚えましょう。
【用語】
多変量解析：複数の変数の関係を同時に分析する、統計手法の総称である。
因子分析：多数の変数の背後にある共通の少数の因子を見つけ出す統計手法である。
因子負荷量：各変数が各因子とどれだけ強く関係しているかを示す値である。
パス解析：変数間の因果関係を仮定し、経路ごとの影響の大きさを推定する手法である。