Rで因子分析 商用ソフトではできないあれこれ

 
 

 

先日,比治山大学で行われたHijiyama.Rで発表したスライドを,スライドシェアにアップしました。

内容は,タイトルの通り,Rのpsychパッケージで因子分析をするための方法についてまとめています。特に,SPSSなどの商用ソフトではできない,きめ細やかな分析法について触れています。

 

 

また,以下にスライドで使っているRコードをまとめて書いておきます。

library(psych)
library(GPArotation)

data(bfi)
dat <- bfi[1:25]

#MAPや情報量規準を推定できる
summary(VSS(dat,n=10,use="complete.obs"))

#平行分析のコード
fa.parallel(cor(dat, use="na.or.complete"),
            n.obs = 2436,
            n.iter = 50)

#リストワイズ削除したデータのサンプルサイズを知るためのコード
nrow(na.omit(dat))

#因子分析のコード
result <- fa(dat,nfactors = 5,
             fm = "minres",
             rotate = "promax",
             use="complete.obs")
print(result,digits = 3)

#ポリコリック相関係数のコード
polychoric(dat[1:3],delete = TRUE)

#ピアソンの相関係数のコード
corr.test(dat[1:3],use="na.or.complete")

#カテゴリカル因子分析(簡易版)のコード
result <- fa.poly(dat,nfactors = 5,
             fm = "minres",
             rotate = "promax",
             use="complete.obs")
print(result,digits = 3)

#多次元項目反応理論によるカテゴリカル因子分析
library(mirt)
result <- mirt(dat,5,rotate = "promax")
summary(result)

#因子得点の推定
fscores(result)

・・・なお,上で紹介している方法は,HADでもできたりします。

 

 
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