きわめて個人的なR言語のメモ

2004-09-27Rで因子分析その4 主因子法で因子分析

主因子法の直交回転

まずは青木先生の関数“pfa”を使って、主因子法の直交回転(バリマックス)で因子分析をしてみる。

result <- pfa(baseball)
fl.matrix.out(result)

これで分析結果が整形されて表示されます。

After Varimax rotation
        Fac001 Fac002 Fac003 Communality
 Var001  0.087 -0.610 -0.195  0.418
 Var002  0.098 -0.686 -0.392  0.633
 Var003 -0.025 -0.129 -0.855  0.748
 Var004 -0.493 -0.272  0.158  0.342
 Var005  0.898 -0.064  0.022  0.811
 Var006  0.540 -0.377  0.383  0.581
 Var007  0.427 -0.084  0.036  0.191
 Var008  0.280 -0.018 -0.254  0.143
 Var009 -0.663 -0.029  0.162  0.467
 Var010  0.029 -0.057 -0.206  0.047
 Var011 -0.516 -0.602  0.151  0.652
 Sq.Sum  2.327  1.454  1.252
  Cont.   21.2   13.2   11.4
   Cum.   21.2   34.4   45.8

分かりやすく書き直すとこんな感じでしょうか。

【回転後の因子負荷量】

項目 因子1 因子2 因子3 共通性
本塁打 0.90 -0.06 0.02 0.81
犠打 -0.66 -0.03 0.16 0.47
三振 0.54 -0.38 0.38 0.58
三塁打 -0.49 -0.27 0.16 0.34
四球 0.43 -0.08 0.04 0.19
死球 0.28 -0.02 -0.25 0.14
安打 0.10 -0.69 -0.39 0.63
試合数 0.09 -0.61 -0.20 0.42
盗塁 -0.52 -0.60 0.15 0.65
二塁打 -0.03 -0.13 -0.86 0.75
犠飛 0.03 -0.06 -0.21 0.05
固有値 2.33 1.45 1.25
寄与率 21.2 13.2 11.4
累積 21.2 34.4 45.8

特定の因子への負荷量や共通性から見て「犠飛」「死球」は除外した方が良さそうです。また、第3因子に強い負荷量を持つのは「二塁打」だけですので、これも除外して、因子を二つに決めて分析し直した方が良さそうです。

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