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aweino

新虫 (初入文坛)

[求助] R软件因子分析程序已有2人参与

我是小白一枚,完全零基础,求大神指点

发自小木虫Android客户端
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cxning1990

专家顾问 (正式写手)

【答案】应助回帖

对数据样本做主成分分析,首要要对样本进行检测,如果样本数据矩阵为单位矩阵则不可进行主成分分析。检测的两个指标分别是barlett球体检测和KMO检测。一般要求bartlett球体检测指数<0,KMO指数分不同等级具有不同的评价,取值范围在0~1之间。一般要求>0.5方可使用主成分分析,低于0.5不建议使用PCA分析,0.9以上表示非常适合;0.8表示适合;0.7表示一般;0.6表示不太适合。
1.bartlett球形检测
使用psych函数包中cortest.bartlett()
2.KMO检测
使用R帮助中 https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2007-August/138049.html
提供的KMO公式进行计算;
3.主成分分析
R中提供了多个PCA函数包,各包之间具有不同的使用方式。有prcomp函数、princomp函数和principal函数。各函数参数提供了主成分个数设置、输出协方差矩阵、若干主成分的贡献率等指标。
其中psych函数包中fa.parallel函数提供基于数据样本特征值判断主成分输出个数的判断图。
主成分系数;主成分贡献率;主成分得分系数;
--------------------------分割线----------------------------------------------------
空闲时间,把我原来做的笔记拿来,内容不全面,可供参考。LZ可从上面信息网上查找相关教程。
另外建议使用R做因子分析,使用SPSS做比较。
生活,读书,新知
2楼2017-01-04 17:21:55
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FMStation

至尊木虫 (知名作家)

【答案】应助回帖

https://rtutorialseries.blogspot.tw/2011/10/r-tutorial-series-exploratory-factor.html
CODE:
Beginning Steps
> #read the dataset into R variable using the read.csv(file) function
> data <- read.csv("dataset_EFA.csv")

Psych Package
> #install the package
> install.packages("psych")
> #load the package
> library(psych)

Factor Solution
> #calculate the correlation matrix
> corMat <- cor(data)
> #display the correlation matrix
> corMat

> #use fa() to conduct an oblique principal-axis exploratory factor analysis
> #save the solution to an R variable
> solution <- fa(r = corMat, nfactors = 2, rotate = "oblimin", fm = "pa")
> #display the solution output
> solution

3楼2017-01-04 18:46:25
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