目的

プロマックス解の因子間相関係数行列を求める。

使用法

factor.correlation(x, factors, ...)

引数

x       データ行列またはデータ・フレーム
factors 抽出する因子数
...     下位の関数に引き渡すそれ以外の引数

ソース

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source("http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/factor.correlation.R", encoding="euc-jp")

# プロマックス解の因子間相関係数行列
factor.correlation <- function(x, factors, ...)
{
    ans <- factanal(x, factors, rotation="none", ...)                # 回転を行わない結果を求める
    ans2 <- promax(ans$loadings)                             # プロマックス回転による結果を求める
    name <- colnames(ans2$loadings)                          # 名前の保存
    o <- order(colSums(ans2$loadings^2), decreasing=TRUE)    # SS loadings の大きい順
    ans2$loadings <- ans2$loadings[, o]                              # loadings の並べ替え（行）
    colnames(ans2$loadings) <- name                          # 名前の付け替え
    class(ans2$loadings) <- "loadings"                               # class がなくなるので再設定
    ans2$rotmat <- ans2$rotmat[o, o]                         # rotmat の並べ替え（行・列）
    ans3 <- ans2$rotmat                                              # 回転行列を取り出す
    r <- solve(t(ans3) %*% ans3)                             # 因子間相関係数行列を計算する
    colnames(r) <- rownames(r) <- name                            # 名前を付ける（必須ではない）
    return(list(loadings=ans2$loadings, r=r))                   # プロマックス解と因子間相関係数行列
}


使用例

> dat <- read.table("pfa.data", header=TRUE)	# ファイルからデータを読んだ
> dat
   var1 var2 var3 var4 var5 var6 var7 var8 var9 var10
1   935  955  926  585 1010  925 1028  807  769   767
2   817  905  901  632 1004  950  957  844  781   738
3   768  825  859  662  893  900  981  759  868   732
4   869  915  856  448  867  874  884  802  804   857
5   787  878  880  592  871  874  884  781  782   807
6   738  848  850  569  814  950  957  700  870   764
7   763  862  839  658  887  900 1005  604  709   753
8   795  890  841  670  853  874  859  701  680   772
9   903  877  919  460  818  849  884  700  718   716
10  761  765  881  485  846  900  981  728  781   714
11  747  792  800  564  796  849  932  682  746   767
12  771  802  840  609  824  874  859  668  704   710
13  785  878  805  527  911  680  884  728  709   747
14  657  773  820  612  810  849  909  698  746   771
15  696  785  791  578  774  725  932  765  706   795
16  724  785  870  509  746  849  807  763  724   760
17  712  829  838  516  875  725  807  754  762   585
18  756  863  815  474  873  725  957  624  655   620
19  622  759  786  619  820  769  807  673  698   695
20  668  753  751  551  834  849  807  601  655   642

> factor.correlation(dat, 3)

$loadings

Loadings:
      Factor1 Factor2 Factor3
var1   0.714           0.494 
var2   0.859           0.183 
var3   0.362   0.496   0.233 
var4           0.227  -0.559 
var5   1.064  -0.128  -0.421 
var6           0.719         
var7   0.373   0.339  -0.150 
var8   0.212   0.539         
var9  -0.179   0.944  -0.252 
var10 -0.215   0.591   0.240 

               Factor1 Factor2 Factor3
SS loadings      2.775   2.483   0.978
Proportion Var   0.277   0.248   0.098
Cumulative Var   0.277   0.526   0.624

$r
          Factor1   Factor2   Factor3
Factor1 1.0000000 0.5589351 0.2335774
Factor2 0.5589351 1.0000000 0.2870210
Factor3 0.2335774 0.2870210 1.0000000