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主因子法 (principal factor) と主軸法 (principal axis) って同じなのかな？

dat <- read.table("https://blog.cnobi.jp/v1/blog/user/89d80905c7038b4121822249e9062fba/1261662305", header = T)
# 小塩先生のページを参考にさせていただいた。感謝
# http://psy.isc.chubu.ac.jp/~oshiolab/teaching_folder/datakaiseki_folder/09_folder/da09_01.html

# 変数名が長いので別にしておこう
ornames <- names(dat)
dat2 <- dat
names(dat2) <- c(paste("A_0", 1:9, sep = ""), paste("A_", 10:23, sep = ""))

# まずは記述統計
mres <- mean(dat2)
sdres <- sd(dat2)
resdes <- data.frame(name=names(dat2), mean= mres, sd = sdres, mm1sd=mres-sdres, mp1sd=mres+sdres)
resdes
## 以下でもいい
#summary(dat2)
#sd(dat2)
#library(psych)
#describe(dat2)

# 固有値を調べプロットする
evres <- eigen(cor(dat2))
evres$value # 固有値を表示
plot(evres$value, type="b") # プロット。いわゆるスクリープロット
# psychパッケージのfa.parallelが便利
fa.parallel(dat2)

# psychパッケージのfactor.pa関数により主因子解の因子分析
factpares <- factor.pa(dat2, 3 ,rotate="promax")
print(factpares, cut=0, sort=T, digits=5)

# 小塩先生のページどおり、一部の項目を除外して因子分析
dat3 <- dat2[c(-19, -8, -23)] # A19, A08, A23を除外
fa.parallel(dat3)
factpares2 <- factor.pa(dat3, 3, rotate="promax")
print(factpares2, cut=0, sort=T, digits=5)

微妙に小塩先生のspssの結果と一致しないがまあいいだろう
因子分析なんてそんなものだ、ということにしよう

## 以下と同じ分析のはずだが、なぜか第2主軸の符号が逆になってる。たぶん上のでいいんだろう
fares <- fa(dat3, 3, rotate="promax", fm="pa")
print(fares, cut=0, sort=T, digits=5)