因子分析における因子軸の回転法について | Sunny side up!
前回は、因子分析の因子抽出法について書きました。その続きになります。 因子軸の回転法は、大きく分けて2種類あります。 特定の回転基準を設定して、回転させる方法 他の因子負荷量行列を参考にして、それに最も近くなるように回転させる方法 おそらく多くの人は１．の方法を使っていると思います。２．の方法はあまり知られていないかもしれません。 今回は従来使われてきた回転法の解説に加えて、最新の方法についても触れます。 興味ある人は続きをどうぞ。 因子軸の回転方法とは 因子分析では、共通性を推定するだけでは因子負荷量は一意に定まりません。それはパラメータの制約が足りないからです。よってデータの適合とは別に、解を識別させるための基準を外的に導入するのが、回転法を用いる理由です。 しかし、その外的な基準といっても様々です。回転法の種類は、どういう制約を与えて解を定めるかという点で異なってくるわけです。 制約
Rを使って，SPSSデータをcsvファイルに変換する方法 | Sunny side up!
SPSSが入っていないパソコンで，どうしてもSPSS形式のデータが見たいけど，開けない・・・・そんな経験がある人もいると思います。 まぁ僕は分析にHADを使ってるので，そういうことがよくあるのです（汗）。HADユーザーですでにSPSSがPCに入っていない（あるいは期限が切れている）人はこの記事の内容を知っておくと便利です。 そこで登場するのが，Rを使ってSPSSファイルをCSVに変換しちゃう方法です。 Rはインストールを避けるPortable形式のものもあるので，どんなパソコンにでも入れられます。Rユーザーでなくても，ちょっと基本的な使い方を知っているだけでいざというときに役立ちます。 まずRを立ち上げて，foreignパッケージが入っている確認しましょう。入ってなかったら入れておきます。ここではパッケージの入れ方は説明しません。foreignパッケージが入っていたら，以下のコードを書きま
rstanでお手軽にGLMMができる関数，glmmstan（）を作りました。 | Sunny side up!
今回はRの話です。 社会心理学会の方法論セミナーでもGLMMをとりあげましたが，階層ベイズの話も久保先生のトークの中にありました。 GLMMでは，変量効果の数が増えると最尤法だと推定が難しくなったりするので，ベイズ推定のほうが向いています。 しかし，GLMMを直接ベイズ推定してくれる商用ソフトもあまりない（あっても機能が部分的）ので，stanなどのフリーのソフトに頼らざるを得ません。しかし，stanは初心者にはなかなかとっつきにくいので，今回はだれでも簡単にGLMMがベイズ推定できる関数を作ってみました。 実は過去に，同様にGLMMを簡単にstanで走らせてくれるglmer2stanというパッケージを紹介したことがあります（こちら）。しかし，glmer2stanはあとで挙げるようにいろいろ使い勝手が悪いところもあり，自分用に使いやすいものを作ろうと思ったのがはじまりです。 追記： Sapp
【ベイズ推定WS】 MCMCでマルチレベルモデル | Sunny side up!
先日，広島大学で「ベイズ推定による多変量解析入門」のというワークショップが行われました。 主催はDARMという広大の勉強会で，広島大学のポスドクの竹林君と広大院生の徳岡君が中心となって，開催されました。 会場には50人近くの人が，遠方からも来ていただいて，とても盛況でした。 ベイズの定理の話から，ベイズ統計，MCMCの基礎，そして多変量解析への実践にわたって，かなりの情報量があったと思います。 清水が発表したのは，MCMCでマルチレベルモデル，というもので，階層線形モデルをマルコフ連鎖モンテカルロ法で推定する，という話でした。 使ったソフトウェアはRとStanで，rsatnパッケージとglmer2stanパッケージを使いました。あと，Mplusについても少し触れています。 以下にスライドシェアにアップした資料を載せておきます。
カテゴリカルデータの相関係数 | Sunny side up!
この記事では，カテゴリカル・データの相関係数である，ポリコリック相関係数について書きます。 カテゴリカルデータの相関係数 心理尺度でデータを測定した場合、5件法や7件法によるリッカート法を使うことが多いと思います。 リッカート法とは、ある質問について、当てはまる程度を１．まったく当てはまらない～５．非常に当てはまる、といった感じで5段階（場合によっては3段階や7段階など）で評定を求める方法です。 このようなリッカート法を使ってデータを収集する場合、得られた値を「間隔尺度」として扱って分析することがほとんどです。これはもちろん、間隔尺度のほうが扱える分析法が圧倒的に多いので、便利だからです。 しかし、心理学者の中でも、リッカート尺度は本来「順序尺度」なので、間隔尺度として扱うことに限界を感じている研究者も多いです。その理由としては、 値に与えられているラベル（まったく当てはまらない、など）間
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