探索的因子分析の前提
1 2 3 4 5 6 7 | library(psych)# 欠損値はリストワイズで削除（もしくはuse = "complete.obs"）dat <- na.omit(dat)# Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling AdequacyKMO(dat[, -1])# Bartlett's testcortest.bartlett(cor(dat[, -1]), n = nrow(dat)) |
因子数の決定
1 2 3 4 | # Very Simple StructureVSS(dat[, -1], n = nrow(dat), fm = "ml")# Parallel Analysisfa.parallel(cor(dat[, -1]), fm = "ml", n.obs = nrow(dat), n.iter = 100) |
因子パタンの推定
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | # 因子パタンRE.fa <- fa( dat, nfactors = 3, # 因子数を指定 fm = "ml", # Maximum Likelihood (ml)・Weighted Least Squares (wls) rotate = "oblimin" # プロマックス回転はSPSSと同じ結果にならない )print(RE.fa, sort = T, digits = 3)# 因子負荷量の可視化fa.diagram(RE.fa, digits = 3) |
