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おぉ、表にタブが！
というのはさておき、「ジェンダー」と「社会」の関連がとても強く、それに比べるとかなり弱いつながりで「自己観」、「家族」、「社会」が互いに関連しているという感じでしょうか。
そういったコード間の関連は読みとれるのですが、この2つの因子に名前をつけるとなると難しそうですね。
特に因子2ついては、0.4で区切ってしまうと、「自己観」だけからなる因子になってしまいます。
こういう場合には、最終的な提示の形としては、「コード間の関連の様子を表す」ためのMDSやクラスター分析などを用いた方が、統計的には美しいと思います。
もちろん、「多数のコード（変数）に共通する因子を取り出す」という、因子分析のそもそもの目的が達成されている場合には、因子分析の結果を提示をすれば良いと思います。
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ということで、コーディング結果（1/0のダミー）に対しては、因子分析はもちろん、様々な統計手法を適用できます。
が、上に書いたように、特に最終的に提示するものについては、手法の選択が重要になります。
（様子を探るための探索としては、コード間の関連をクリアに読みとれた点で、貼り付けていただいた表はとても良い＆おもしろいのではないかと思います）
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それから、1/0のダミー変数ではなく、tf*idf値などを利用する場合には、注意してください！
単に1と0ではなく、コードの当てはまりの程度を表せるようにと思って、tf*idf値などに対応しているのですが、これはどちらかというと実験的な対応です。
特にidfの扱いは難しいように思います。/idfにするのか、*idfにするのか・・・。