myscratchpad

いつの間にか、psychパッケージの因子分析のオプションが激増していた。William Revelle先生に感謝。


# データの準備
dat <- read.table("https://blog.cnobi.jp/v1/blog/user/89d80905c7038b4121822249e9062fba/1261838567", header = T)
# UCLAのページから拝借。感謝。
## 0をNAで置換する。この記事のコメントで教えていただいた。感謝
dat2 <- dat
dat2[dat2==0] <- NA
dat3 <- na.omit(dat2) # NAを除外する


# 記述統計
## 変数名を保存しておく
orname <- data.frame(itnumber=names(dat), itname=c("INSTRUC WELL PREPARED","INSTRUC SCHOLARLY GRASP","INSTRUCTOR CONFIDENCE","INSTRUCTOR FOCUS LECTURES","INSTRUCTOR USES CLEAR RELEVANT EXAMPLES","INSTRUCTOR SENSITIVE TO STUDENTS","INSTRUCTOR ALLOWS ME TO ASK QUESTIONS","INSTRUCTOR IS ACCESSIBLE TO STUDENTS OUTSIDE CLASS","INSTRUCTOR AWARE OF STUDENTS UNDERSTANDING","I AM SATISFIED WITH STUDENT PERFORMANCE EVALUATION","COMPARED TO OTHER INSTRUCTORS, THIS INSTRUCTOR IS","COMPARED TO OTHER COURSES THIS COURSE WAS"))
dscrb <- data.frame(ITEM=orname$itname, MEAN=mean(dat3), SD=sd(dat3), N=sapply(dat3, length))
dscrb

# スクリープロットと平行分析
library(psych)
fa.parallel(dat3)

# psychパッケージ、fa関数で最尤解の因子分析。プロマックス回転
library(psych)
factMLres <- fa(dat3, 3 ,rotate="promax", fm="ml", scores=T) # 因子得点を出すためにはscores=Tとしておく
print(factMLres, cut=0, sort=T, digits=5) # factanal関数と違って、fa関数はきちんと並べ替えされる

## factanal関数と比較してみる
fctanlres <- factanal(data=dat3, factors=3, rotation="promax", scores="regression")
print(fctanlres, cut=0.00001, digits=5)

## いずれにせよ自由度33のカイ二乗値=135.35, p < .001なので、この因子モデルは適合しない。因子数を増やして再度分析する
factMLres4 <- fa(dat3, 4 ,rotate="promax", fm="ml", scores=T)
factMLres5 <- fa(dat3, 5 ,rotate="promax", fm="ml", scores=T)
factMLres6 <- fa(dat3, 6 ,rotate="promax", fm="ml", scores=T)
## カイ二乗値とp値だけとりだす
factMLres$STATISTIC
factMLres$PVAL
factMLres4$STATISTIC
factMLres4$PVAL
factMLres5$STATISTIC
factMLres5$PVAL
factMLres6$STATISTIC
factMLres6$PVAL
## 5因子解が適合した (ただし、カイ二乗値による結果が絶対ではない。おそらく3因子解が適切だろう)
print(factMLres5, cut=0, sort=T, digits=5)
## 因子得点
factMLres5$scores



# psychパッケージのfa関数はfactanal関数で出力されなかったものも出てくるので便利。負荷量は一致するが、どうも平方和の計算がなんか違う。因子の順番を変えて計算しているようだ？