Rで因子分析
をテンプレートにして作成
[
トップ
] [
新規
|
一覧
|
検索
|
最終更新
|
ヘルプ
]
開始行:
*パッケージにある因子分析の関数 [#sae7cc1d]
- stats パッケージ(標準でインストールされる)の factanal ...
Perform maximum-likelihood factor analysis on a covarianc...
- psych パッケージの fa 関数 主因子法サポート~
Combined function for principal axis, minimum residual, w...
factor analysis
- StatDA パッケージの pfa 関数~
Computes the principal factor analysis of the input data.
- rela パッケージの paf 関数~
This function performs a prinxipal axis factor analysis p...
- MCMCpack パッケージの MCMCfactanal 関数~
Markov Chain Monte Carlo for Normal Theory Factor Analysi...
*主成分分析と因子分析 [#ma329348]
-[[Principal Components and Factor Analysis:http://www.st...
*探索型因子分析 [#l0696381]
- [[R Tutorial Series: Exploratory Factor Analysis:http:/...
**Rチュートリアルシリーズ：探索的因子分析 [#befe9e04]
2011年10月24日 ジョン M. クイック
（この記事は、最初に公開されたRチュートリアルシリーズ 、...
探索的因子分析（EFA）は、潜在変数の小さなセットとしていく...
***チュートリアルファイル [#u9dc8448]
我々が開始する前に、ダウンロードすることをお勧めします[[...
***最初のステップ [#c1fdab77]
開始するには、我々はRに我々のデータセットを読み込み、変数...
>＃read.csv（ファイル）機能を使用して、Rの変数に...
>データ< - read.csv（"dataset_EFA.csv"）
&ref(efa_1.png);
データセットの最初の10行
***サイケパッケージ [#bbfdcf68]
次に、我々は、EFAを行うときに私が使用したいサイケパッケー...
>＃パッケージをインストール
> install.packages（"サイケ"）
>＃パッケージをロードする
>ライブラリ（サイケ）
***多くの要因 [#f10672eb]
このチュートリアルでは、我々は要因の適切な数がすでにその...
***因子ソリューション [#ne98f79e]
要因の解決策を導出するために、我々は、主に次のような引数...
-R：相関行列
-nfactors：抽出する要因の数（= 1デフォルト）
-回転させる：そのような"バリマックス"または"oblimin"など...
-FM：いくつかの因数分解の方法のいずれか、そのような"PA"（...
EFAを行う際にいくつかの回転と因数分解の方法が利用可能であ...
このチュートリアルでは、我々は現実の世界では、学生の潜在...
>＃相関行列を計算する
> corMat < - COR（データ）
>＃相関行列を表示する
> corMat
&ref(efa_2.png);
相関行列
>＃斜め主要な軸探索的因子分析を実施するFA（）を使...
>＃Rの変数へのソリューションを保存する
>ソリューション< - FA（R = corMat、nfactors = 2、...
>＃ソリューションの出力を表示する
>ソリューション
***完全なソリューションの出力 [#l01387a5]
&ref(efa_3.png);
私達の因子負荷量を見ることによって、我々の要因の解決策を...
もちろん、ここで提示されることはありませんEFAの開発と評価...
***完全なEFAの例 [#f202143a]
EFAのデータはRでサイケのパッケージを使用して編成する方法...
***参考文献 [#uedf010b]
-Revelle、W.（2011):[[psych：パーソナリティと心理学研究の...
-豊田秀樹 編著(2012):[[因子分析入門−Rで学ぶ最新データ解析...
終了行:
*パッケージにある因子分析の関数 [#sae7cc1d]
- stats パッケージ(標準でインストールされる)の factanal ...
Perform maximum-likelihood factor analysis on a covarianc...
- psych パッケージの fa 関数 主因子法サポート~
Combined function for principal axis, minimum residual, w...
factor analysis
- StatDA パッケージの pfa 関数~
Computes the principal factor analysis of the input data.
- rela パッケージの paf 関数~
This function performs a prinxipal axis factor analysis p...
- MCMCpack パッケージの MCMCfactanal 関数~
Markov Chain Monte Carlo for Normal Theory Factor Analysi...
*主成分分析と因子分析 [#ma329348]
-[[Principal Components and Factor Analysis:http://www.st...
*探索型因子分析 [#l0696381]
- [[R Tutorial Series: Exploratory Factor Analysis:http:/...
**Rチュートリアルシリーズ：探索的因子分析 [#befe9e04]
2011年10月24日 ジョン M. クイック
（この記事は、最初に公開されたRチュートリアルシリーズ 、...
探索的因子分析（EFA）は、潜在変数の小さなセットとしていく...
***チュートリアルファイル [#u9dc8448]
我々が開始する前に、ダウンロードすることをお勧めします[[...
***最初のステップ [#c1fdab77]
開始するには、我々はRに我々のデータセットを読み込み、変数...
>＃read.csv（ファイル）機能を使用して、Rの変数に...
>データ< - read.csv（"dataset_EFA.csv"）
&ref(efa_1.png);
データセットの最初の10行
***サイケパッケージ [#bbfdcf68]
次に、我々は、EFAを行うときに私が使用したいサイケパッケー...
>＃パッケージをインストール
> install.packages（"サイケ"）
>＃パッケージをロードする
>ライブラリ（サイケ）
***多くの要因 [#f10672eb]
このチュートリアルでは、我々は要因の適切な数がすでにその...
***因子ソリューション [#ne98f79e]
要因の解決策を導出するために、我々は、主に次のような引数...
-R：相関行列
-nfactors：抽出する要因の数（= 1デフォルト）
-回転させる：そのような"バリマックス"または"oblimin"など...
-FM：いくつかの因数分解の方法のいずれか、そのような"PA"（...
EFAを行う際にいくつかの回転と因数分解の方法が利用可能であ...
このチュートリアルでは、我々は現実の世界では、学生の潜在...
>＃相関行列を計算する
> corMat < - COR（データ）
>＃相関行列を表示する
> corMat
&ref(efa_2.png);
相関行列
>＃斜め主要な軸探索的因子分析を実施するFA（）を使...
>＃Rの変数へのソリューションを保存する
>ソリューション< - FA（R = corMat、nfactors = 2、...
>＃ソリューションの出力を表示する
>ソリューション
***完全なソリューションの出力 [#l01387a5]
&ref(efa_3.png);
私達の因子負荷量を見ることによって、我々の要因の解決策を...
もちろん、ここで提示されることはありませんEFAの開発と評価...
***完全なEFAの例 [#f202143a]
EFAのデータはRでサイケのパッケージを使用して編成する方法...
***参考文献 [#uedf010b]
-Revelle、W.（2011):[[psych：パーソナリティと心理学研究の...
-豊田秀樹 編著(2012):[[因子分析入門−Rで学ぶ最新データ解析...
ページ名:
![[RjpWiki]](image/../Rlogo.png "[RjpWiki]")
