探索的因子分析の前提
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 Adequacy KMO(dat[, -1]) # Bartlett's test cortest.bartlett(cor(dat[, -1]), n = nrow(dat))
因子数の決定
# Very Simple Structure VSS(dat[, -1], n = nrow(dat), fm = "ml") # Parallel Analysis fa.parallel(cor(dat[, -1]), fm = "ml", n.obs = nrow(dat), n.iter = 100)
因子パタンの推定
# 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)
