Ｒで因子分析

方法

１．データを作成・読み込む
　　Ｒで線形回帰分析のときのようにＣＳＶを読んでもいいし
　　Ｒで主成分分析のときのように直接入力してもいい
　　　ただし、ＣＳＶファイルは以下の点に注意
　　　　　・１行目は、各項目の見出し（ないしは、header=FALSEで読み込む）
　　　　　・行番号は、つけない

例

国語,算数,社会,理科
20,100,40,50
50,60,79,80

　　　　今回は、ＣＳＶで読み込んでみる
　　　　　データ＜-read.csv("読み込むCSVファイル",header=T)


２．まず、因子数を決定する
　　　相関係数行列の固有値が１以上とかいうので、選びたい場合、
　　　相関係数行列(cor(データ))の固有値(eigen(行列))をもとめ、
　　　その値（$value）を表示する。

　　　　　eigen(cor(データ))$value


　　　ただし、因子数は、上限がある
　　　　因子数≦(2*観測変数の個数+1-(8*観測変数の個数+1)^0.5)/2


３．因子数が決まったら、因子分析

　　　factanal(データ,factors=決めた因子数,rotate="none")

　　　rotate="none"だと、回転しない。
　　　そうすると、因子負荷量がわかりにくいかもしれない。
　　　ここでは、それより寄与率やｐ値をみて、因子数の妥当性を確認
　　　ここのＰ値は、検定のときと違い、高いほうがいい



４．各因子の因子負荷量がわかりづらかったら、回転する

　　　factanal(データ,factors=決めた因子数,rotate="varmax")

　　varmaxでも判りにくかったら・・

　　　factanal(データ,factors=決めた因子数,rotate="promax")



５．それぞれの人(レコード）の因子得点をもとめる

　　　factanal(データ,factors=決めた因子数,scores="Bartlett")$scores

　　トムソンの回帰推定法でやる場合は

　　　factanal(データ,factors=決めた因子数,scores="regression")$scores



６．プロットしたい（散布図に出したい）場合

plot(factanal(データ,factors=決めた因子数,scores="Bartlett")$scores)