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--- c:ma:2019:factor_analysis_assignment [2019/11/26 16:35] – hkimscil
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 Testimonials
+In order to perform the factor analysis in r, you would need to install the following packages: ''psych'' and ''GPArotation''. Do the following codes.
+<code>
+install.packages('psych')
+install.packages('GPArotation')
+</code>
+__**Assignment**__
 Do the following tasks with your group members
   * Read the data file as "efa" into r
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     * how many variables are there?
     * how many subjects (participants) are there?
-  *
+  * Use the following code
+    * ''%%?fa.parallel%%''
+    * explain what it is and it does (based on the explanation of help)
+    * do ''%%fa.parallel%%'' with following options (수업에서 다루지 않았읍니다. help 문서를 보고 완성하세요)
+      * ''%%fm = minres%%''
+      * ''%%fa = fa%%''
+    * print out the output and
+    * determine the number of factors
+  * Use the following code
+    * ''%%efa.fa.ini <- fa(efa)%%''
+    * Print out the result, efa.fa.ini
+    * Use the following code, ''%%names(efa.fa.ini)%%'' and answer the below questions
+      * e.values를 출력하시오.
+      * e.values는 무엇을 의미하는가?
+      * communality를 출력하시오
+      * communality는 이 output에서 무엇을 의미하는가?
+  * Analyze the data with fa function.
+    * ''%%efa.fa.3 <- fa(options~) %%''
+    * Use the option
+      * 3 factors
+      * rotate = oblimin
+      * fm = minres
+    * print out the result
+    * examine the communality by comparing efa.fa.ini%%$%%communality
+      * temp <- data.frame(efa.fa.ini%%$%%communality, efa.fa.3%%$%%communality)
+      * Are there any changes from the efa.fa.ini?
+      * 이 값이 커졌다면 무엇을 의미하는가?
+    * print(fa.sort(efa.fa.3%%$%%loadings), cutoff = 0.3)
+      * 3개의 factor에 대한 정의 (무엇에 관한 것인지)를 내리시오
+  * 같은 옵션으로 4개의 factor를 추출하고 그 결과를 출력하시오
+    * 각 factor에 대한 loading의 제곱의합값은?
+    * 이 값의 모든 합은 전체 Y 분산 중 몇 %를 차지하는가?
+    * 4개의 factor들을 설명하는데 기여분이 가장 많은 3개의 변인을 말하시오.
+    * 4개의 factor들은 어떻게 설명되는지 factor에 기여하는 변인들을 중심으로 설명하시오.
+  * 같은 옵션으로 5개의 factor를 추출하고 그 결과를 출력하시오
+    * 위의 4개추출과 같은 내용을 실시하시오.