因子分析の結果は、すべてRが表にまとめてくれた－ポケモンのデータを例に－

Last updated at 2024-01-15Posted at 2024-01-15

　因子分析を行い、その結果を報告する際に、因子負荷量や因子間相関を表にする場合があります。しかし、手作業でやると、ミスにつながりやすく、何より面倒です。そのような作業はRにやってもらいましょう。
　主に使用するRのパッケージはsJPlot version 2.8.15になります。回帰分析系の結果の出力でよく使っていましたが、因子分析の結果の出力にも大変役に立ちました。

データの用意

　まずはデモで使うポケモンのデータを読み込みます。こちらのサイトで紹介されているデータ（ポケモンで学ぶデータ分析｜データの中身を知ろう）を使用しました。今回は、表にする方法のデモが目的であり、因子分析のやり方の解説ではありません。ですので、結果を表示しやすいように一部の変数のみを読み込んでいます。また、一つ目のシートを使用しています。

library(openxlsx)
data <- read.xlsx("pokemon_data.xlsx", 
                  sheet = 1)[,-c(1, 4, 7, 8, 9, 14, 15, 16, 17, 18, 19)]

データの中身

名前：ポケモンの名前。
タイプ1：ポケモンに設定されている属性のようなもの。複数のタイプを持つポケモンがいるので、タイプ1となっています。
高さ：身長のようなもの。
重さ：体重のようなもの。
こうげき：物理技の攻撃力。
ぼうぎょ：物理技の防御力。
とくこう：特殊技の攻撃力。
とくぼう：特殊技の防御力。

分析開始

　パッケージを読み込みます。

library(sjPlot)

　view_df関数を使うと、変数名と、連続値のデータの範囲を示しす。

sjPlot::view_df(data)

変数間の相関行列

　tab_corr関数で、指定した変数間の相関行列を表示できます。後述しますが、HTMLファイルにエクスポートできるので、Wordに結果を張り付けることも可能です。

sjPlot::tab_corr(data[,-c(1,2)],
         corr.method = "pearson",
         title = NULL,
         show.p = TRUE,            #Falseでアスタリスクを削除できます。
         triangle = "lower",       #表を数値でどう埋めるかの引数です。upper、bothも指定可能。
         digits = 3,
         encoding = "UTF-8"
       )

探索的因子分析

　次に、探索的因子分析を行い、因子負荷量を表にします。因子数はなんとなく2を指定しました。

sjPlot::tab_fa(
  data[,-c(1,2)],               #分析したいデータ。名前とタイプ1は除外
  rotation = "promax",          #回転
  method = "ml",                #推定法
  nmbr.fctr = 2,                #推定する因子の数
  fctr.load.tlrn = 0.1,         #ダブルローディングの検出。デフォルトは0.1
  sort = T,                     #F(alse)にすると、変数の順番で結果が表示される
  title = "ポケモンゲットだぜ！",
  show.cronb = T,               #Cronbachα
  show.comm = T,                #T(rue)にすると、共通性の結果も描画する
  digits = 2,                   #表示する小数点の数
  encoding = "UTF-8"
)

「ぼうぎょ」に塗りつぶし線が引かれています。これは、引数のfctr.load.tlrn = 0.1の設定に対応しています。複数の因子にloadingしていないかを表示する機能です。最も高い値と、二番目に高い値の差が最低でもどの程度必要かを設定します。今回は、0.1以上必要というデフォルトの設定になっていて、Factor 1と2はそれぞれ0.33、0.38で0.1以下の差しかないので塗りつぶし線が描画されています。

　「ぼうぎょ」をぬいて再度分析を行います。これ以降は、簡略化のため、共通性（ show.comm =）とクロンバックα（show.cronb =）の結果は非表示にしています。

tab_fa(
  data[,-c(1,2,6)], 
  rotation = "promax",          
  method = "ml",        
  nmbr.fctr = 2,                
  fctr.load.tlrn = 0.1,         
  sort = T,                     
  title = "ポケモンゲットだぜ！",
  show.cronb = F,               
  show.comm = F,                
  digits = 2,                  
  encoding = "UTF-8"
)

今回は、ダブルローディングはないですね。

因子間相関行列

　因子間相関行列を表にする場合、psychパッケージのfa関数で探索的因子分析を行い結果を保存します。

library(psych)
r.fa <- fa(data[,-c(1,2,6)],
                 nfactors = 2,
                 fm = "ml",
                 rotate = "promax")

　r.faに結果を保存しているので、そこから因子間相関の結果を取り出します。

r.fa$Phi

　tab_corr関数を使用します。引数のvar.labelsを指定して、因子に名前をつけています。小数点の表示も3桁に変更しました（引数digits）。

tab_corr(r.fa$Phi,
         corr.method = "pearson",
         title = "因子間相関",
         var.labels = c("体格・攻撃", "特殊" ),  # 因子名
         triangle = "lower",                     
         digits = 3, 
         encoding = "UTF-8"
         )

おまけ（Wordに挿入する方法）

　因子負荷量や因子間相関行列の表をWordに挿入する一例を紹介します。まず、引数にfile = "factorloadings.html"を追加します""の中は、ファイル名を指定してください。これで、出力した表を保存できます。ファイル名の前にパスを入れると、保存場所も指定できます。
　次に、出力したhtmlファイルをWordで開けば（右クリックして「プログラムから開く」でWordを選択）、完成です。注意点として、日本語が含まれているとWordファイルの日本語の部分が文字化けをします。encodingの引数でUTF-8やWindows-1252などを指定しても、筆者のPCでは文字化けしました。ですので、変数名は英語に変えてから出力し、Word上で日本語などに適宜変更する方がいいと思います。

tab_fa(
  data[,-c(1,2,6)], 
  rotation = "promax",          
  method = "ml",        
  nmbr.fctr = 2,                
  fctr.load.tlrn = 0.1,         
  sort = T,                     
  title = "Pokemon",
  show.cronb = F,               
  show.comm = F,                
  digits = 2,                  
  file = "factorloadings.html",    #これ！
  encoding = "UTF-8"
)