R语言探索性因子分析练习

主要依据《R实战》，用自己的数据做探索，反正这文章也没人看哈哈哈。

涉及到的包：psych、GPArotation

#载入数据

data=read.csv("D:/From R/SEM in R/study1.csv",header = TRUE,sep=",")
data
str(data)

#生成相关系数矩阵

cor<-cor(data[11:34])

library(psych)
#判断需要提取的公共因子数，生成碎石图

fa.parallel(cor,n.obs=209,fa="both",n.iter = 100,main = "Scree plots with parrallel analysis")
#修改x轴显示参数
axis(1,at=seq(1,30,1))

#主轴迭代法提取因子，并进行斜交旋转

library(GPArotation)
fa.promax<-fa(cor,nfactors=3,rotate="promax",fm="pa",score=TRUE)
fa.promax

#获得因子荷载矩阵

fsm<-function(oblique){if(class(oblique)[2]=="fa" & is.null(oblique$Phi)){warning("Obejct doesn't look like oblique EFA")}else{P<-unclass(oblique$loading)F<-P %*% oblique$Phicolnames(F)<-c("PA1","PA2","PA3")return(F)}
}
fsm(fa.promax)

#绘制正交或斜交结果的图形

factor.plot(fa.promax,labels = rownames(fa.promax$loadings))fa.diagram(fa.promax,simple=F)

最后我的结果是这样的：

很奇怪？和理论预设的不太一样。。

并且按照《R实战》的流程并没有像mplus的结果一样报告很多东西....

结构方程模型和R语言还要再继续学习.....

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