問題タブ [factor-analysis]

c("male", "female","female") という男性と女性の係数があり、c(0,1,1) のベクトルを作成したいのですが、r でそれを変更するにはどうすればよいですか?

FactoMineR の MFA で問題が発生しました。私は、トマト植物で測定された物理的、化学的、微生物学的な連続変数を含むデータセットを使用しています。これは、2 つの異なる処理から 3 つの時点で取得されたものです。私はこのように私のデータを収容しました：

変数をカテゴリ (最初の 2 つ) に分割し、その後、残りの 16 は連続です。ただし、2 つのカテゴリ変数を別々に扱いたいと思います。そこで、次のコードを書きました。

しかし、うまくいかないようです。したがって、私は次のことを試しました：

そしてこの他の：

しかし、私は同じ問題を抱え続けました（「便利なグループ定義ではありません」）。最初の 2 つのカテゴリ グループを別々に保持するためにできることはありますか? モデルを適切に実行する方法についてアドバイスをいただければ幸いです。

幸運をお祈りしています、

エマ

継続的で非正規分布の観測値で構成される環境データ セットがあります。私の目標は、測定された 5 つの変数から潜在変数を構築することです。この構造の背後にある理論は正しいように見えますが、私はアイデアを形式化することに行き詰まっています。

5 つの変数は強く相関しています (二変量相関 .75-.95)。私が理解しているように、これは構造方程式モデリングの問題ですか? Rの「lavaan」パッケージでSEMを試しましたが、どこにも行きません。では、SEM に固執してモデルを反復する必要がありますか、それとも他のアプローチを使用する必要がありますか?

lavaanパッケージインを使って確認因子分析を行っていますR。モデル内の誤って固定されたパラメーターを見つけるために、いくつかの固定パラメーターを解放したときに、モデルの適合度が変化することを確認したいと考えています。いくつかの変更インデックスsummary()を表示するオプションがありますが、それらはモデルにいくつかの制約を追加するときに関するものです。すでに固定されているパラメーターをいくつか解放した後、モデルの適合度の変化を確認したいと考えています。他に提案がない場合は、でそれを行うことができますか? この質問に答えるのにコードは本当に必要ないと思いますが、私が使用したコードは次のとおりです。lavaan

前もって感謝します。「FactoMineR」パッケージの「PCA」関数を使用して、主成分スコアを取得しました。このフォーラムでパッケージの詳細と同様の質問を読んでみましたが、抽出されたコンポーネントを回転させるコードがわかりません (直交または斜め)。

「princomp」関数と「psych」パッケージの「principal」関数にはローテーション機能があることは知っていますが、変数を単位分散にスケーリングする「PCA」の機能が本当に気に入っています。どんな助けでも大歓迎です。ありがとうございました。

PROC FACTOR の係数を固有値で重み付けしようとしていますが、問題があります。私には解決策がありますが、これを行うためのより直接的な方法があるべきだと私には思えます。

ご覧のとおり、これは私の仕事を達成するための直接的な方法ではないようです。ここで誰かがこれをうまく修正するのを手伝ってくれますか? それは可能ですか？