R

カテゴリカル因子分析

Rのpsychパッケージでカテゴリカル因子分析を行った。 まずは下準備。今回もIPIP-NEOのデータを使用する。 データ・パッケージの読み込み library("psych") library("GPArotation") data(bfi) d1 <- bfi[1:25] 通常の因子分析と異なるところは、"fa"が"fa.po…

因子分析に関するメモ

落穂拾い的なエントリ。 以前のエントリー(http://ides.hatenablog.com/entry/2019/04/08/171145)で取り上げた清水和秋「因子分析的研究におけるmisuseとartifact」の続き部分である。 kansai-u.repo.nii.ac.jp 平行分析もMAPも主成分を使用 Horn(1965)の…

Rで平行分析

Mplusでの平行分析の実行の仕方は以前に書いたが、Rでも実行できる。 今回もbfiデータの1~25列目を使用する(参考: http://ides.hatenablog.com/entry/2019/03/19/093726)。 library("psych") data(bfi) d1<-bfi[1:25] 平行分析は次のように指定する。 fa.par…

MAP(最小平均偏相関)

探索的因子分析において因子数を決定する基準として使われるMAPについて。 MAP:Minimum Average Partial correlationであり、日本語だと最小平均偏相関になる。 Velicerによつて開発された方法である。 link.springer.com 因子数を決める基準はどれが適切か…

Rで因子分析 基礎

この原稿は統計学勉強会のためにかかれたもので、学校で習うあたりまでの簡単な解説である。 因子分析とは (探索的)因子分析とは、観測できる変数から観察できない因子(潜在変数)を見出す探索し発見する方法である。このように説明してもよくわからないの…

Rで基礎分析(クロス集計表、相関係数、分散分析)

このエントリーは統計学勉強会用の下書きである。 ここでは、Rでクロス集計表、相関係数、分散分析をする方法を述べる。 どんな難しい分析をするときにも、最初は記述統計、そして、この3つの分析をして、多変量解析に進む。 その意味で、基礎分析と言って…

Rのlavaanパッケージでパス解析を行う

SEMはMplusを使ってきたので、lavaanパッケージについてはほとんど知らないのだが、使う必要性が出てきたので、勉強がてらにメモ。 いわゆるパス解析をこのエントリーではやってみようと思う。 lavaanパッケージを使用するのでインストールをする。 lavaanパ…

Rでオッズ比と調整済み残差を出す

2x2のクロス集計表の場合はオッズ比と調整済み標準化残差は似たような統計量になる。どちらが好まれるかは分野によって異なるので、適宜、好まれる方を使用するのがよいと思う。社会学ではそれほど見かけることはないが使用されるはずである。オッズ比はなぜ…

Rで回帰分析のモデルを並べる方法

回帰分析のモデル比較をする表をExcelで作らずRでキレイに整形できるという話を聞いたので少し調べてみた。Rのstargazerパッケージ、texregパッケージできれいに整形できるらしい。いずれも、TeX、HTML、テキストの3種類に出力できる能力がある。 下準備と…

RのpoLCAパッケージで潜在クラス分析を行う

Rので潜在クラス分析を行う。 Rで潜在クラス分析ができるパッケージは3つある。 library(e1071) https://cran.r-project.org/package=e1071 library(poLCA) https://cran.r-project.org/package=poLCA library(randomLCA) https://cran.r-project.org/web/pa…