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最尤解はfactanalを使う。
result <- factanal(df, factors=2, method="mle", rotation="varimax")
# 2因子指定、最尤法、バリマックス回転
主因子法と重みつき最小二乗法はpsychパッケージのfa関数を使う
#主因子法。fa関数でfm="pa"としたもの
factor.pa(df, nfactors=因子数, rotation="回転法")
#重みつき最小二乗法。上と同様
factor.wls(data, nfactors=因子数, rotation="回転法")
以下、psychパッケージのヘルプより。わからないとこは？
r ローデータか相関行列
nfactors 因子数指定
residual 残差行列を表示するかどうか
rotate 回転。ダブルクォーテーションつきで指定する。none, varimax, quartimax, bentlerT, geominTが直交。promax, oblimin, simplimax, bentlerQ, geominQ, clusterが斜交
n.obs 相関行列を指定した場合は観測値の数を指定する
scores 因子得点
SMC 1にすると共通性の初期値を指定して固有値を報告する。TRUEのときはsquared multiple correlations
digits 小数点桁数指定
max.iter 反復回数の最大値
symmetric 対称性
warning 因子数が多すぎると警告を出してくれるらしい
fm 推定法の指定。重みつき最小二乗法はwls, glsは重みなし。paは主因子, minresはOLS
参考URL
nfactorsというライブラリを使うと固有値を出してスクリープロットがかけそう
http://www.statmethods.net/advstats/factor.html
result <- factanal(df, factors=2, method="mle", rotation="varimax")
# 2因子指定、最尤法、バリマックス回転
主因子法と重みつき最小二乗法はpsychパッケージのfa関数を使う
#主因子法。fa関数でfm="pa"としたもの
factor.pa(df, nfactors=因子数, rotation="回転法")
#重みつき最小二乗法。上と同様
factor.wls(data, nfactors=因子数, rotation="回転法")
以下、psychパッケージのヘルプより。わからないとこは？
r ローデータか相関行列
nfactors 因子数指定
residual 残差行列を表示するかどうか
rotate 回転。ダブルクォーテーションつきで指定する。none, varimax, quartimax, bentlerT, geominTが直交。promax, oblimin, simplimax, bentlerQ, geominQ, clusterが斜交
n.obs 相関行列を指定した場合は観測値の数を指定する
scores 因子得点
SMC 1にすると共通性の初期値を指定して固有値を報告する。TRUEのときはsquared multiple correlations
digits 小数点桁数指定
max.iter 反復回数の最大値
symmetric 対称性
warning 因子数が多すぎると警告を出してくれるらしい
fm 推定法の指定。重みつき最小二乗法はwls, glsは重みなし。paは主因子, minresはOLS
参考URL
nfactorsというライブラリを使うと固有値を出してスクリープロットがかけそう
http://www.statmethods.net/advstats/factor.html
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