myscratchpad

参考。感謝
http://www.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/mva.html
http://www.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/chosadata/homalskom.htm

a1  <- factor(c(1,1,2,3,1,2,2,1,3,1,3,2,2,1,3,2,1,2,3,2)) 
a2  <- factor(c(1,3,1,4,4,3,1,3,2,1,1,3,1,3,2,4,2,1,1,2)) 
a3  <- factor(c(1,2,1,2,1,2,1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2,1,1)) 
a4  <- factor(c(2,1,1,2,1,2,1,2,2,1,1,2,2,2,1,1,1,1,2,1)) 
a5  <- factor(c(1,2,1,2,1,2,1,2,3,2,3,1,2,1,3,3,1,3,1,2)) 
dat <- data.frame(a1,a2,a3,a4,a5)


library(FactoMineR)
MCres <- MCA(dat, graph=F)
MCres
summary(MCres) # 何も出力されない
MCres$eig # 固有値と説明率
MCres$var$coord[,1:2] # カテゴリースコア
MCres$ind$coord[,1:2] # 個人スコア
plot(MCres)
 # 結果がみづらいな
 ## spssの結果とほぼ一致するのはこれ ##


library(homals)
hres <- homals(dat)
hres # 固有値を10倍するとspssの結果にほぼ一致する
summary(hres)
 # Category quantifications を10倍するとspssの結果にほぼ一致する
plot(hres)
 # プロットはみづらい


library(MASS)
Mres <- mca(dat)
Mres
Mres$cs
Mres$rs
 # いまいち見づらい、出力が少ない
plot(Mres) # みづらい。biplotに対応していない

library(ca)
mjres <- mjca(dat)
mjres
summary(mjres)
mjres$colcoord*mjres$sv # カテゴリースコア
mjres$rowcoord*mjres$sv # 個人スコア
par(mfrow=c(2,2))
plot(mjres)
plot(mjres,what=c("none","all")) # カテゴリーのプロット
plot(mjres,what=c("all","none")) # 個人のプロット
plot(mjres,what=c("none","all"),arrows=c(FALSE,TRUE)) # ベクトルのプロット
 # 結果オブジェクトの解釈にもっと勉強が必要

##############http://factominer.free.fr/index.html
# とりあえずFactoMineRを勉強してみよう
  # 本家HP: http://factominer.free.fr/index.html
   # 対応分析の例: http://factominer.free.fr/classical-methods/correspondence-analysis.html
   # 多重対応分析の例: http://factominer.free.fr/classical-methods/multiple-correspondence-analysis.html
  # Le, S., Josse, J., & Husson, F. (2008). FactoMineR: An R Package for Multivariate Analysis.  Journal of Statistical Software, 25, 1-18. http://factominer.free.fr/docs/article_FactoMineR.pdf

# 検索するとフランス語ばっかりでてくるな。どうしよう