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。