1. HOME
  2. ブログ
  3. Exploratory・統計
  4. Exploratoryツールによる因子分析を試してみる①（ノート編）

BLOG

ブログ

Exploratory・統計

Exploratoryツールによる因子分析を試してみる①（ノート編）

Exploratoryツールによる因子分析を試してみる①（ノート編）

 

 

 

参考サイト

Exploratory カスタムRコマンドを活用した因子分析

Exploratory からCSVやExcelファイルを読み込む

Githubからパッケージインストールとライブラリ読み込み方法

 

 

今回使用するRコードが載っている参照ページ

だれでも試せる因子分析（まずはR編）

 

 

 

再現手順）

（１）EXPLORATORYのプロジェクトを作成する

 

 

（２）R パッケージの確認

今回は、read.csvを使うため、readrライブラリがインストールされていることを確認します。

 

 

（３）ライブラリの読み込み

スクリプトメニューをクリック。

 

library(readr)と記入する。プロジェクトを開く際にスクリプトを読み込むため、下記のようにチェックする。

 

 

（４）ノートを作成する

ノートを作成する。左メニューのレポートよりノートをクリック。

 

 

下記のように、Rアイコンをクリック。

 

 

（５）Rコードを入力して実行する

下記のようにRコードを入力して、リフレッシュボタンをクリック。描画を確認する。解釈方法は、上記にも記載した参照ページを確認してください。

 

csv<-read.csv(file=”/Users/toshiya.murayama/Downloads/因子分析.csv”,header=T, fileEncoding=”utf8″,row.names=1)

cor_test<-cor(csv); cor_test

eigen_test<-eigen(cor_test)$values; eigen_test;

plot(eigen_test,type=”b”,main=”Scree Plot”, xlab=”NUM”, ylab=”VALUE”)

result<-factanal(x=csv,factors=2,rotation=”varimax”,scores=”Bartlett”);

result$scores

unclass(result$loadings)　

par(family= “HiraKakuProN-W3”)
biplot(result$scores,result$loading,cex=1)

 

 

 

まとめ

今回は、ノートを活用して、カスタムスクリプトで対応してみました。もう一つの実現方法としては、データラングリングのステップとして関数を使いながら実現する方法があるようです。次回は、こちらを試してみようと思います。

Exploratoryツールによる因子分析を試してみる①（データラングリング編）

 

 

 

 

 

 

 

関連記事