【发布时间】:2014-08-18 00:31:27
【问题描述】:
这些页面上有很多关于因子分析的问题。我浏览了它们,但似乎没有什么相似之处,所以希望有人能提供帮助。
我正在对一些调查问题进行因子分析,我预计会出现一些潜在的结构。我正在运行主轴或 minres 并遇到相同的问题,如下所述。
我的数据集包含许多离散变量和合理数量的缺失变量,编码为NA,但即使删除所有NA,问题仍然存在:
minres.out <- factor.minres(r = res, nfactors = 5, residuals=F, rotate = "varimax", n.obs=NA, scores=F, SMC=T, missing=F, min.err=0.001, ,max.iter=50, symmetric=T,warnings=T,fm="minres")
minres.out
minres.out2 <- fa(r = res, nfactors = 5, residuals=F, rotate = "oblimin", n.obs=NA, scores=F, SMC=T, missing=F, impute="median",min.err=0.001, ,max.iter=50, symmetric=T,warnings=T,fm="minres", alpha=0.1, p=0.05,oblique.scores=F, use="pairwise")
minres.out2
第一个使用已弃用的版本并给我一个警告,但它有效。第二个给我以下错误:
Error in factor.scores(x.matrix, f = Structure, method = scores) :
object 'w' not found
我的数据中没有对象 w,但我并不真正理解这个对象的初衷。
运行traceback() 给了我:
3: factor.scores(x.matrix, f = Structure, method = scores)
2: fac(r = r, nfactors = nfactors, n.obs = n.obs, rotate = rotate,
scores = scores, residuals = residuals, SMC = SMC, covar = covar,
missing = FALSE, impute = impute, min.err = min.err, max.iter = max.iter,
symmetric = symmetric, warnings = warnings, fm = fm, alpha = alpha,
oblique.scores = oblique.scores, np.obs = np.obs, use = use,
...)
1: fa(r = res, nfactors = 5, residuals = F, rotate = "oblimin",
n.obs = NA, scores = F, SMC = T, missing = F, impute = "median",
min.err = 0.001, , max.iter = 50, symmetric = T, warnings = T,
fm = "minres", alpha = 0.1, p = 0.05, oblique.scores = F,
use = "pairwise")
对我来说不是很有启发性。
关于这个w有什么建议吗?
【问题讨论】:
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我想将问题发送到 SO 网站,因为它纯粹与
R相关。如果您提供 data - 让这里的人们能够在R或他们喜欢的其他程序中检查它 - 这将证明这个问题是统计的。 (始终显示数据表。)
标签: r categorical-data factor-analysis