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固有値とスクリープロット
library(psych)
faev <- fa.parallel(dat3)
faev
因子推定
# 最尤法
factMLres <- fa(r=dat3, nfactors=3 ,rotate="promax", fm="ml", scores=T)
# 主因子法
factPAres <- fa(r=dat3, nfactors=3 ,rotate="promax", fm="pa", scores=T)
# 一般化最小二乗法
factGLSres <- fa(r=dat3, nfactors=3 ,rotate="promax", fm="gls", scores=T)
# 重みつき最小二乗法
factWLSres <- fa(r=dat3, nfactors=3 ,rotate="promax", fm="wls", scores=T)
# 最小残差法 (重みづけない最小二乗法)
factOLSres <- fa(r=dat3, nfactors=3 ,rotate="promax", fm="minres", scores=T)
# 結果の出力
print(factMLres, cut=0, sort=T, digits=5)
回転 (rotate="") のオプション
# 回転なし。いわゆる初期解ってやつ
"none"
# 直交解
"varimax", "quartimax", "bentlerT", and "geominT"
# 斜交解
"promax", "oblimin", "simplimax", "bentlerQ, and "geominQ" or "cluster"
因子得点はscores=T。推定は (たぶん) 回帰法
library(psych)
? fa
のDetailも勉強になる
library(psych)
faev <- fa.parallel(dat3)
faev
因子推定
# 最尤法
factMLres <- fa(r=dat3, nfactors=3 ,rotate="promax", fm="ml", scores=T)
# 主因子法
factPAres <- fa(r=dat3, nfactors=3 ,rotate="promax", fm="pa", scores=T)
# 一般化最小二乗法
factGLSres <- fa(r=dat3, nfactors=3 ,rotate="promax", fm="gls", scores=T)
# 重みつき最小二乗法
factWLSres <- fa(r=dat3, nfactors=3 ,rotate="promax", fm="wls", scores=T)
# 最小残差法 (重みづけない最小二乗法)
factOLSres <- fa(r=dat3, nfactors=3 ,rotate="promax", fm="minres", scores=T)
# 結果の出力
print(factMLres, cut=0, sort=T, digits=5)
回転 (rotate="") のオプション
# 回転なし。いわゆる初期解ってやつ
"none"
# 直交解
"varimax", "quartimax", "bentlerT", and "geominT"
# 斜交解
"promax", "oblimin", "simplimax", "bentlerQ, and "geominQ" or "cluster"
因子得点はscores=T。推定は (たぶん) 回帰法
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