因子分析
コマンド
> library("psych") #ライブラリの呼び出し
> (hoge<-read.csv('dat/hoge.csv',header=T,row.name="student")) #データの読み込み
> (hogehoge<-myfa(hoge)) #主成分分析とここまでは一緒。各因子のスコアを表示。横列で。これが初期解。関数myfaは因子数を指定すると、自動的に初期解と、回転解を選んでくれる。
> hogehoge$scores #hogehogeの共通因子スコアを表示
> taro <- hogehoge$scores #hogehogeの共通因子スコアを「taro」に格納
> colnames(taro) <- c('A','B','C') #因子の名付け
> round(taro,2) #各因子のスコアを表示。縦列で。
> plot(taro[,'A'],taro[,'B'],type='n',xlab='A',ylab="B") #プロットの箱を用意
> text(taro[,'A'],taro[,'B'],rownames(taro),cex=0.8) #プロットする
> fa(hoge,nfactors=3, rotate="varimax", fm="ml") #varimax回転した結果のデータを表示
> result<-fa(hoge,nfactors=3, rotate="varimax", fm="ml") #varimax回転した結果のデータを”result”に格納
> result$scores #主成分ごとのスコアを表示
関連ライブラリ
- chooseCRANmirror() で、サーバー選択後に、install.packages( "ライブラリ名" ) でインストールしておく。
- psych
- psy
- polycor
- GPArotation
- MCMCpack
- moments
- fBasics
- lavaan
覚書
- ML1:因子負荷
- h2:共通性のスコア。これが1を超えているとまずい。共通性が1を越えてると、実際の分散より、多くの部分を因子が説明してしまっている
- u2:独自性のスコア。
- com:
用語
web 資料
- R で因子分析:入門編(中澤港)
- http://minato.sip21c.org/factor-in-R-j.pdf
- 10ページほどの説明でけっこう詳しい。
- pdf:Rによる因子分析(奥村太一 /2016.2.1)
- パワポ:Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ(清水裕士)
- https://www.slideshare.net/simizu706/r-42283141
- 中級編。因子数の決定手法や、回転方法などについて。「あかん因子分析の流れ」がよい。
- AMOSによる構造方程式モデルの分析入門
- 奥村泰之:中級者による初心者のための「探索的因子分析」
- is this LOVE? (狩野裕氏による探索的因子分析/検証的因子分析の解説がある)
- 因子分析・確証的因子分析
- CFA(検証的因子分析)については、下記の狩野氏によるものも参照
- 因子分析のEFA,CFAの違いについての解説(平井明代氏のウェブサイト)
- Rチュートリアル
- http://psycho.edu.yamaguchi-u.ac.jp/wordpress/wp-content/uploads/2014/01/R_tutorial20131.pdf
- 下のほうに信頼性係数 alphaについての説明あり
書籍
- 豊田秀樹 編著『因子分析入門−Rで学ぶ最新データ解析』2012
- Rベース
- 松尾 太加志 (著), 中村 知靖『誰も教えてくれなかった因子分析』2002
- SPSSがベース