Hamada Akira

SLA | TESOL | APPLIED LINGUISTICS

Exploratory Factor Analysis

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)

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