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自分用に手順を書いておく
#1. まず何はともあれ実行しておく。因子数は理論に従う
result <- factanal(dat, factors=3, rotation="varimax", scores="regression")
#2. その上で、他の因子数モデルを実行し、カイ二乗値を比較する
result3 <- factanal(..factors=3,..)
result4 <- factanal(..factors=4,..)
...
## カイ二乗値が有意水準を超えたところが適切な因子数
#3. 適切な因子数で分析し、結果を見る
print(result, cut=0.001)
## cut=0.001とすることで、負荷量で0.1未満の数値も表示される
共通性
1-result%uniqueness
## 1から独自性を引く
寄与率
resultの中の
Proportion Var
Cumulative Var # 累積寄与率
因子負荷量
print(sort.loadings(result), cut=0.001)
## 青木先生の並べ替え関数を使わせていただく。感謝
## プロマックス回転時の因子間相関
fcor <- factanal(dat,factors=3,rotation="none")
pro <- promax(loadings(fcor),m=3)
solve(t(pro$rotmat)%*%pro$rotmat)
#1. まず何はともあれ実行しておく。因子数は理論に従う
result <- factanal(dat, factors=3, rotation="varimax", scores="regression")
#2. その上で、他の因子数モデルを実行し、カイ二乗値を比較する
result3 <- factanal(..factors=3,..)
result4 <- factanal(..factors=4,..)
...
## カイ二乗値が有意水準を超えたところが適切な因子数
#3. 適切な因子数で分析し、結果を見る
print(result, cut=0.001)
## cut=0.001とすることで、負荷量で0.1未満の数値も表示される
共通性
1-result%uniqueness
## 1から独自性を引く
寄与率
resultの中の
Proportion Var
Cumulative Var # 累積寄与率
因子負荷量
print(sort.loadings(result), cut=0.001)
## 青木先生の並べ替え関数を使わせていただく。感謝
## プロマックス回転時の因子間相関
fcor <- factanal(dat,factors=3,rotation="none")
pro <- promax(loadings(fcor),m=3)
solve(t(pro$rotmat)%*%pro$rotmat)
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