２値カテゴリカル因子分析と潜在クラス分析のシミュレーション, その２

R 因子分析潜在クラス分析

前回のエントリ、２値のカテゴリカル因子分析と潜在クラス分析の結果の差異で因子分析と潜在クラス分析のグループ分けの違いを分析した。今回は以前のエントリで使用した児童向けウェクスラー式知能検査（Wechsler Intelligence Scale for Children; WISC)…

2019-09-23

２値のカテゴリカル因子分析と潜在クラス分析の結果の差異

R 潜在クラス分析因子分析

２値のカテゴリカル因子分析と２値の潜在クラス分析の結果どのように違うのかをシミュレーションしてみたい。因子分析も潜在クラス分析もグループ分けをする手技である。しかし、両者はグループの分け方が異なる。因子分析が変数の近さでグループを作るのに…

2019-09-19

因子分析とカテゴリカル因子分析の結果はとのくらい異なるか

R 因子分析計量

ノーマルな因子分析は連続変数を用いる。その拡張としてカテゴリカル変数でも因子分析は可能である。今回は、連続変数で推定した結果とカテゴリカル因子分析の推定はどのくらい異なるのかをシミュレーションしてみたい。大前提としてカテゴリカル変数といっ…

2019-08-02

カテゴリカル因子分析

計量因子分析 R

追記： 019/09/18 以前、psychパッケージのfa.poly functionでカテゴリカル因子分析を書いていたが、非推奨の方法だったようだ。psychパッケージの仕様書には次のように書いてある。 fa.poly Deprecated Exploratory Factor analysis functions. Please use …

2019-07-31

因子分析に関するメモ

因子分析 R 計量

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…

2019-07-25

因子分析と標本サイズ

計量因子分析

清水和秋(2018)「因子分析的研究におけるmisuseとartifact」『関西大学社会学部紀要』 49(2): 191-211. kansai-u.repo.nii.ac.jp 標本サイズ Cattell（1978）は、標本サイズと分析対象の変数の数との比として、3 対 1 を目安としている。この比についての基…

2019-07-22

Rで平行分析

R 計量因子分析

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…

2019-07-19

因子負荷と相関係数の違い

計量因子分析

因子分析をしていて混同しがちなのは因子負荷(因子パターン)と相関係数ではないかと思う。誰も教えてくれなかった因子分析: 数式が絶対に出てこない因子分析入門作者: 松尾太加志,中村知靖出版社/メーカー: 北大路書房発売日: 2002/05/01メディア: 単行本（…

2019-07-14

MAP(最小平均偏相関)

R 計量因子分析

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…

2019-07-12

Mplusで因子分析 & 因子選択の基準

Mplus 計量因子分析

Mplusで因子分析をしたことがなかったので、勉強がてらのメモ。今回行うのは、下記のエントリで行った探索的因子分析の内容と同じである。 ides.hatenablog.com データはこちらから Mplusのコード TITLE: Exploratory Factor Analysis by Mplus, using NEO …