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R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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Rで因子分析をしているが,因子得点を表示できない。

tere

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投稿2022/10/22 12:07

編集2022/10/22 12:25

前提・実現したいこと

因子分析をしているが,因子得点を表示できない。
表示できたら,因子得点のみ変数に格納したい。
なお,分析手法に最尤法は用いないため,最尤法でのみ使用できるfactanal関数は使えません。

該当のソースコード

R

1library(psych) 2library(GPArotation) 3 4dat2 = read.csv("ans2.csv", row.names = 1) 5 6KMO(dat2) #標本妥当性の確認 7 8fa.parallel( dat2, fa = "fa", use = "complete.obs" ) #スクリープロットを表示 9abline( h = 0 ) #y = 0 の横線を追加 10 11#因子負荷の推定 12result = fa(dat2, use = "complete.obs", nfactors = 4, fm = "gls", rotate = "oblimin", scores = TRUE) 13print(result, digits=3, sort=TRUE)

疑問

すみませんが,大きく3つあります。

(1)
上記の結果が以下です。

R

1Factor Analysis using method = gls 2Call: fa(r = dat2, nfactors = 4, rotate = "oblimin", scores = TRUE, 3 fm = "gls", use = "complete.obs") 4Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix 5 item GLS1 GLS4 GLS3 GLS2 h2 u2 com 6B13 13 0.885 0.041 -0.045 -0.030 0.790 0.210 1.01 7B14 14 0.839 -0.007 0.028 0.078 0.722 0.278 1.02 8B17 17 0.638 -0.300 0.149 0.165 0.400 0.600 1.70 9B06 6 0.575 0.139 0.216 0.069 0.582 0.418 1.44 10B29 29 0.522 0.183 -0.086 -0.319 0.443 0.557 2.01 11B02 2 0.433 0.281 0.271 0.039 0.585 0.415 2.49 12B22 22 0.417 0.137 0.348 -0.298 0.596 0.404 3.05 13B09 9 0.324 0.283 0.203 0.226 0.453 0.547 3.54 14B25 25 0.023 0.725 -0.012 0.225 0.624 0.376 1.19 15B31 31 -0.215 0.587 0.085 0.093 0.327 0.673 1.36 16B26 26 0.011 0.575 0.229 0.044 0.486 0.514 1.32 17B24 24 0.323 0.535 -0.053 -0.024 0.513 0.487 1.67 18B05 5 0.129 0.533 -0.054 -0.079 0.336 0.664 1.19 19B27 27 0.374 0.518 -0.104 0.025 0.530 0.470 1.92 20B19 19 -0.239 0.423 0.355 0.000 0.311 0.689 2.56 21B07 7 0.158 -0.396 0.147 0.255 0.162 0.838 2.41 22B01 1 0.265 0.343 -0.199 0.008 0.225 0.775 2.54 23B20 20 -0.063 -0.110 0.905 -0.029 0.738 0.262 1.04 24B21 21 0.180 0.044 0.633 0.228 0.578 0.422 1.44 25B10 10 -0.017 0.369 0.543 0.105 0.565 0.435 1.85 26B23 23 0.280 0.214 0.505 -0.169 0.640 0.360 2.24 27B04 4 0.214 0.028 0.468 -0.451 0.583 0.417 2.41 28B08 8 0.265 0.382 0.441 -0.220 0.739 0.261 3.17 29B18 18 0.247 0.356 0.359 -0.155 0.562 0.438 3.14 30B03 3 0.118 0.133 -0.149 0.695 0.559 0.441 1.23 31B12 12 -0.018 -0.031 0.088 0.501 0.248 0.752 1.07 32B11 11 0.134 0.299 0.004 0.487 0.414 0.586 1.84 33B15 15 0.030 -0.075 0.282 0.467 0.269 0.731 1.71 34B28 28 0.191 0.386 0.113 0.420 0.516 0.484 2.56 35B32 32 -0.226 -0.022 0.195 0.368 0.185 0.815 2.26 36B30 30 -0.173 0.198 0.122 0.365 0.200 0.800 2.31 37B16 16 0.324 0.089 -0.032 0.360 0.267 0.733 2.13 38 39 GLS1 GLS4 GLS3 GLS2 40SS loadings 4.647 4.318 3.593 2.587 41Proportion Var 0.145 0.135 0.112 0.081 42Cumulative Var 0.145 0.280 0.392 0.473 43Proportion Explained 0.307 0.285 0.237 0.171 44Cumulative Proportion 0.307 0.592 0.829 1.000 45 46 With factor correlations of 47 GLS1 GLS4 GLS3 GLS2 48GLS1 1.000 0.443 0.363 -0.007 49GLS4 0.443 1.000 0.333 0.117 50GLS3 0.363 0.333 1.000 -0.066 51GLS2 -0.007 0.117 -0.066 1.000 52 53Mean item complexity = 2 54Test of the hypothesis that 4 factors are sufficient. 55 56The degrees of freedom for the null model are 496 and the objective function was 22.653 with Chi Square of 1551.701 57The degrees of freedom for the model are 374 and the objective function was 8.436 58 59The root mean square of the residuals (RMSR) is 0.067 60The df corrected root mean square of the residuals is 0.078 61 62The harmonic number of observations is 81 with the empirical chi square 365.432 with prob < 0.615 63The total number of observations was 81 with Likelihood Chi Square = 555.368 with prob < 3.1e-09 64 65Tucker Lewis Index of factoring reliability = 0.7583 66RMSEA index = 0.0764 and the 90 % confidence intervals are 0.0639 0.0911 67BIC = -1088.156 68Fit based upon off diagonal values = 0.952 69Measures of factor score adequacy 70 GLS1 GLS4 GLS3 GLS2 71Correlation of (regression) scores with factors 0.967 0.939 0.947 0.914 72Multiple R square of scores with factors 0.935 0.882 0.896 0.835 73Minimum correlation of possible factor scores 0.870 0.764 0.792 0.669

R

1scores = TRUE

と入れれば因子得点が表示されると思ったのですが,因子得点とはどれのことでしょうか?表示されていないとしたら,どこが誤っているでしょうか?


(2)

R

1complete.obs

とはどのような意味でしょうか?サイトを見ながらやっているのですが,これの意味がわかりませんでした。


(3)
因子得点を取り出せた場合,その得点のみを変数に格納するにはどうしたら良いでしょうか?


よろしくお願いいたします。

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投稿2022/10/22 14:05

tere

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