問題タブ [factor-analysis]

3 つの因子 (function=fa {psych};rotation=promax ; method=GLS) を使用して、r で因子分析を実行しました。

ここで、3 つの要因間の相関行列を追加したいと思います。因子間の相関関係を定義するのに適した行列はどれですか? スコア相関を使用していますか?

またはローディング相関？

私は、SPSS を使用して以前の結果がどのように収集されたかを解明する任務を負っている開発者であるため、新しいデータを使用してプロセスを繰り返すことができます。元の分析を行った人物に尋ねることはできません。悲しいことに、彼はもう私たちと一緒にいないためです。

私は統計学者ではないので、関係する原則を理解する必要はありません。ナビゲートするメニュー項目を知る必要があるだけです。

10,000 人に多くの質問をするアンケートを実施しました。これらの質問の 15 のサブセットが分析に使用されています。

データを 4 セットに減らすために因子分析が行われたことはわかっています。次に、K-means クラスタリングを使用してクラスターの中心を見つけました。これは私が今求めているものです。

因子分析を実行して、データベースにあるデータと一致するコンポーネント スコア係数マトリックスを取得する方法を考え出しました。これは、[分析] > [次元削減] > [係数] に移動して行いました。次に、「抽出」セクションから一定数の因子 (4) を選択し、「回転」セクションから「バリマックス」回転を選択し、「スコア」セクションの「因子スコア係数行列の表示」をチェックしました。

これにより、次のようなデータが得られました。

私が知らないのは、k-means クラスタリングを行うためにこれをどのように進めるかということです。

データベースにある結果は次のようになります。

ここで、[分析] > [分類] > [K-means クラスター] を使用して元のデータ セットに対して k-means クラスタリングを実行できることは知っていますが、実行した因子分析を参照する方法がわかりません。

SPSS を使用してこれらのクラスター センターを作成する方法について、誰かが私に洞察を与えることができますか?

関数のoptimoptsプロパティ、つまりMatlabで変更しようとしていますが、明らかに値はデフォルトのままです：factoranTolXTolFun

次に、因子分析関数を使用します。

ここでわかるように、値はデフォルトのままです。

どんなアイデアでも大歓迎です。

Rで次のコマンドを入力しました

ここで、TD は 41 個の変数を含むデータ フレームです

次のエラーが表示されます

実際のエラー (TD、係数 = 10、回転 = "バリマックス"、スコア = "回帰"): この開始値から最適化できません

誰かがこのエラーで私を助けてくれますか?

基礎となる因子が 1 つしかないと仮定して、探索的因子分析を実行し、Python を使用して各観測値のスコアを計算する必要があります。それsklearn.decomposition.FactorAnalysis()が進むべき道のようですが、残念ながらドキュメントと例(残念ながら他の例を見つけることができませんでした) は、仕事を成し遂げる方法を理解するのに十分明確ではありません.

test.csv29 個の変数 ( )の 41 個の観測値を含む次のテスト ファイルがあります。

公式の例に基づいて作成したコードを使用すると、この投稿から 奇妙な結果が得られます。コード：

コード出力:

この結果は予想とはかけ離れています。このタスクのRコードと同じデータを次に示します。出力はOKです（結果は、FAを実行できるIBMプログラムからの出力に近いです）：

このコードの出力は次のとおりです。

だから私はPythonで同様の結果を得ようとしています（正確な数が得られないことはわかっています）が、方法がわかりません。

MATLAB で次の分析を実行しようとしています。

デルタ値 0 の直接オブリミン回転と「カイザー正規化」

MATLABにはrotatefactorsという関数があることは知っていますが、オブリミン回転については言及されていません(「カイザー正規化」もありません)。この解析を MATLAB で実行するにはどうすればよいですか?

より具体的には、この分析を実行するときに SPSS の正確な出力を一致させようとしています。

ここでは、SPSS で使用されるすべてのアルゴリズムを見つけることができます:リンク(オブリミンの回転については、338 ページを確認してください)。残念ながら、私は方程式を理解できないので、MATLAB で再現します。

例として、次のデータを使用しています。

(相関行列に対して) PCA を実行し、2 つの因子のみを抽出します。SPSS とまったく同じローディング マトリックス (「コンポーネント マトリックス」と呼ばれます) を取得するために MATLAB で行う方法は次のとおりです。

loadings次に、関数 を使用して行列の回転を実行する必要がありますrotatefactorsが、ここで行き詰まっています。

SPSS の構文は次のとおりです。

これは、MATLAB で再現しようとしている SPSS からの出力です。

私は、1991 年からの消費に対する感情的な反応に関する Westbrook と Oliver のデータを使って EFA を実践しています。

これまでの私のスクリプトは次のとおりです。

視覚的には、曲がりは F3 にあるように見えます。ただし、カイザーの法則によれば、分散が 1 より大きいため、最初の 2 つの要因のみを保持します。元の研究を確認したところ、3 つの要因に落ち着いているようです。

しかし、factanal() で 3 つの要素で十分かどうかを調べたところ、3 つ以上の要素が必要であるという答えが返ってきました。実際、5 が十分因子の最小数のようです。

次元を削減するために使用されるさまざまな尺度が異なる場合、どの尺度を使用するかは単なる個人的な好みですか? 因子の数を 3 つに維持することは、私にとっては理にかなっていました。

あなたの見解は？