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）
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
今回のゴール）
前回の紹介で「ノート」機能でRカスタムスクリプトを直接書いてプロットしてみました。今回は、Exploratoryのデータラングリングのステップとして試してみたいと思います。
再現手順）
（１）EXPLORATORYのプロジェクトを作成する
（２）CSVデータを読み込む
対象ファイルをデータフレーム＞ファイルデータからCSVとして取り込む
問題なければ「保存」をClickする。次で、名前を入力してインポートを完了。
（３）列を選択・削除する
次のfactanalで数値型の列のみを扱うために、「名前」以外を選択する。
（４）カスタムRコマンドを使用する
+ボタンからカスタムRコマンドを指定。
下記のように、Rコマンドを入力する。
do関数を使って、factanal関数の戻り値をfa_modelという「列」に格納すると良いようです。
do(fa_model = factanal(., factors = 2, rotation=”varimax”))
（５）tidy関数を使ってデータフレームの形に整形する
さらに、カスタムRコマンドにて、tidy関数を使ってfa_model列からサマリ情報をデータフレームに整形する。
（６）散布図集計なしを使って因子をプロットする
下記のように、X軸にFl1、Y軸にfl2を設定。色とラベルにvariableを設定。また、タイプ横の歯車アイコンから、X軸とY軸の「軸のレンジ」の最小値・最大値を-1,1.5に指定。
まとめ
今回は、データフレームを扱うデータラングリングを前提として、因子をプロットしてみました。前回の「ノート」編で実現したresult$scoresのbiplotを実現できておりませんが、ひとまず因子まではこのステップでプロットできました。引き続き、Exploratoryを使ってどこまで実現できるかをウォッチしてみたいと思います。新しい発見があり次第、追記していきます。
