R 스크립트: 탐색적 분석, 크론바하 신뢰도, 요인분석
# 탐색적분석
# 내장 데이터 attitude를 사용합시다.
# 큰 재무조직의 피고용인을 대상으로 한 데이터입니다.
# FUNCTION DEFINITIONS
f_chk_packages <- function() {
if(! require(psych, quietly = T)) install.packages("psych")
if(! require(GPArotation, quietly = T)) install.packages("GPArotation")
}
f_des <- function(x) {
f_chk_packages()
cat("START =====================\n")
print(describe(x))
cat("END =====================\n")
}
f_cor <- function(x) {
cat("START =====================\n")
print(corr.test(x))
pairs.panels(x)
cor.plot(cor(x))
cat("END =====================\n")
}
f_factor <- function(x) {
print(alpha(x))
# nfactors : 요인의 수
# rotate : 요인의 회전 방법 (varimax,oblimin,...)
# fm : 알고리즘 (minres, wls, gls, pa, ml) 차례로 OLS, WLS, GLS, principle component, maximum likelihood
print(
fa(x,
nfactors=2,
rotate="varimax",
fm="pa")
)
}
# SAMPLE SCRIPT
head(attitude)
f_des(attitude)
f_cor(attitude)
f_factor(attitude)
# 내장 데이터 attitude를 사용합시다.
# 큰 재무조직의 피고용인을 대상으로 한 데이터입니다.
# FUNCTION DEFINITIONS
f_chk_packages <- function() {
if(! require(psych, quietly = T)) install.packages("psych")
if(! require(GPArotation, quietly = T)) install.packages("GPArotation")
}
f_des <- function(x) {
f_chk_packages()
cat("START =====================\n")
print(describe(x))
cat("END =====================\n")
}
f_cor <- function(x) {
cat("START =====================\n")
print(corr.test(x))
pairs.panels(x)
cor.plot(cor(x))
cat("END =====================\n")
}
f_factor <- function(x) {
print(alpha(x))
# nfactors : 요인의 수
# rotate : 요인의 회전 방법 (varimax,oblimin,...)
# fm : 알고리즘 (minres, wls, gls, pa, ml) 차례로 OLS, WLS, GLS, principle component, maximum likelihood
print(
fa(x,
nfactors=2,
rotate="varimax",
fm="pa")
)
}
# SAMPLE SCRIPT
head(attitude)
f_des(attitude)
f_cor(attitude)
f_factor(attitude)
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