Rによる二分データの因子分析の推奨手順

二分変数（0 =はい、1 =いいえ）で構成されるデータセットに対して因子分析を実行する必要があり、正しい方向に進んでいるかどうかわかりません。

を使用しtetrachoric()て、実行する相関行列を作成しますfa(data,factors=1)。結果はMixFactorを使用したときに受け取る結果に非常に近いですが、同じではありません。

1. これは大丈夫ですか、それとも別の手順をお勧めしますか？
2. なぜfa()仕事とfactanal()エラーが発生しますか？（Fehler in solve.default(cv) : System ist für den Rechner singulär: reziproke Konditionszahl = 4.22612e-18）

要約すると、n = 45の被験者では、相関ベースの多変量記述アプローチが残ります。ただし、このアンケートは一次元的なものであるため、これは常に良いスタートです。

私がすること：

• 22項目のペアワイズ相関を計算します。範囲と中央値を報告します-これは、観測された項目の応答の相対的な一貫性を示します（0.3を超える相関は、一般に、収束の有効性を示すものと考えられますが、もちろん、この推定の精度はサンプルサイズによって異なります） ; アンケートの内部整合性を調査する別の方法は、Cronbachのalphaを計算することですが、n = 45の場合、関連する信頼区間（そのためにブートストラップを使用）は比較的大きくなります。
• アイテムと合計されたスケールスコアの間のポイントとバイセリアルの相関関係を計算します。これにより、各アイテムの識別力（FAのローディングなど）がわかります。0.3を超える値は、各アイテムと対応するスケールとの間に満足のいく関係があることを示しています。
• PCAを使用して相関行列を要約します（これにより、二分法でスコア付けされた項目の場合に、複数の対応分析から得られるものと同等の解釈が得られます）。機器がサンプルの1次元スケールとして動作する場合は、（最初​​の固有値によって反映される）変動の支配的な軸を観察する必要があります。

あなたがで有用な機能を見つける、Rを使用する必要がありますLTMとサイケパッケージ。その他のパッケージについては、CRAN Psychometrics Task Viewを参照してください。100人の被験者がいる場合は、ブートストラップ信頼区間を使用したCFAまたはSEM分析を試すことができます。（信頼できる相関係数の標準誤差の少なくとも2倍である必要があるため、項目とその要素の間に有意な相関があると見なすには、負荷が非常に大きい必要があります。）$2(1-r^2)/\sqrt(n)$

このスレッドは、factanalを使用した「System istfürden Rechnersingulär：reziproke Konditionszahl」エラー（英語：「システムは計算上単数：相互条件数」）のためのGoogleの適切な位置にあります。したがって、コメントを追加します。

相関行列が演繹的に計算されるとき（たとえば、欠落した値をペアで削除するため）、factanal（）は、行列が分析するデータであると考えないようにしてください（https://stat.ethz.ch/pipermail/r- help / 2007-October / 142567.html）。

PREVIOUS: matrix = cor(data, use="pairwise.complete.obs")  # For example
WRONG: factanal(matrix, 3, rotation="varimax")
RIGHT: factanal(covmat=matrix, factors=3, rotation="varimax")

バーニンレオ