主成分分析で、入力する変量を絞っていく方法について教えてください。

主成分分析に関して、「まずできるだけ多数の変量を入力して1回目の分析を行ったほうがよい」と聞いたのですが、その後どうすればよいかを知りたいと思っています。

私の場合、多数の変量を入力して主成分分析すると、主成分に寄与する因子の数が多くなり、意味の解釈が難しくなってしまいました。

結果を見て、変量を絞って2回目の分析をするべきなのかと考えていますが、変量を減らすことの意味があるのかなど、よく分かりません。詳しい方いらっしゃいましたら、よろしくお願いします。

　主成分分析は，ご存知のように、多変量データの持つ情報を少数個の総合特性値に要約するための手法です。従って、最初に思いつく関係のありそうな要因をできるだけ多く（例えば１０ぐらいとか）挙げておき、この中から影響の少ない要因を落としていき結果として少数個に絞り込んでいきます。

分析をした結果、主要因数がどうしても多い場合は、本当にそれだけの要因が大きな影響となっている場合と、もう一つの可能性は最初に多く挙げた要因の中にうっかりして影響力の大きい要因を入れるのを忘れてしまった（例えば、最大要因を入れずにマイナーな要因だけで主成分分析をやっていた場合）場合が考えられます。

以下に、主成分分析の説明を添付しますが、説明の後の方の「補足説明」のところにも少しこの点が指摘されています。

再度、何か重要そうな要因で入れてなかったものがなかったかどうかを考えてみて下さい。もしなければ飛びぬけて重要な要因はなく、多くの要因が少しずつ関係していると言うことになります。