quossy https://blog.hatena.ne.jp/quossy/ ねこすたっと https://necostat.hatenablog.jp/ latent variable maths/theory figure/table R データの構造を要約・説明する手法 探索的因子分析の手順 使用するパッケージとデータセット 1. データの評価 KMO統計量 相関係数 2. 因子数の決定 VSS()を使ってMAP, BICに基づいた因子数を選択する fa.parallel( )を使って平行分析で因子数を選択する 3. 因子の抽出 4. 因子軸の回転 直交回転と斜交回転 5. 結果の解釈 因子負荷量（factor loading） 因子寄与・因子寄与率・累積因子寄与率 因子間相関 適合度指標 fa.diagram( )でパス図を描く おわりに 参考資料 データの構造を要約・説明する手法 因子分析を1回しかやったことがない身ですが… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fnecostat.hatenablog.jp%2Fentry%2F2022%2F07%2F02%2F065934" title="データ構造を要約・説明する(1)：探索的因子分析（psychパッケージ）[R] - ねこすたっと" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/q/quossy/20220505/20220505222708.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2022-07-02 06:59:34 rich https://necostat.hatenablog.jp/entry/2022/07/02/065934 1.0 100%