固有値の計算
データの次元数を経験的に判断する一般的な方法は、固有値を確認することです。固有値は、各因子やコンポーネントが説明する分散量を数値で表したものです。固有値は相関行列から計算されるため、まず cor() を使ってデータセットの相関行列を計算・保存してから固有値を求めます。このとき、ペアごとに欠損のない観測値（pairwise complete observations）を使うように指定する必要があります。デフォルトではすべてを使用しますが、データセットに欠損値があると、NAだらけの行列になってしまいます。
これらの計算は、先ほど作成した bfi_EFA データセットで行います。確認的分析用のデータは bfi_CFA に保存していることを忘れないでください！
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ因子分析
演習の手順
cor()を使って、EFA 用データセットの相関行列を計算します。use引数は pairwise-complete observations を使うように設定してください。- 次に、その相関行列を
eigen()関数に渡して固有値を求めます。 - 固有値は、
eigenvalsというリストオブジェクトのvalues要素に格納されています。確認してみましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Calculate the correlation matrix first
bfi_EFA_cor <- ___(bfi_EFA, use = ___)
# Then use that correlation matrix to calculate eigenvalues
eigenvals <- ___(bfi_EFA_cor)
# Look at the eigenvalues returned
___$___