Describe 레만투_요인분석 here

기본
요인분석은 종류가 매우 많기 때문에 R에서도 다양한 요인분석 패키지와 함수들이 있다. 기본적으로 최대 우도(Maximum Likelihood) 요인 분석을 지원하는 factanal() 함수가 있다. 예제에 사용할 swiss 자료는 스위스의 프랑스어 사용지역의 출생율과 관련 변수를 측정한 것이다.
{{{
> fv = factanal(swiss, factors=2)
}}}

요인 회전
factanal 함수는 여러 개의 옵션이 있으나 최소한 자료와 요인 수는 주어야 한다. 요인 회전은 varimax를 기본으로 한다. 그 외에 promax를 지원하며, oblimin이나 quartimin을 비롯한 다른 요인 회전은 GPArotation 패키지를 설치하면 된다.
{{{
> fp = factanal(swiss, factors=2, rotation="promax")
}}}

결과 보기
요인분석 결과는 print 함수를 이용해서 얻을 수 있다.
{{{
> print(fv)

Loadings:
                 Factor1 Factor2
Fertility        -0.652   0.393 
Agriculture      -0.631   0.333 
Examination       0.685  -0.510 
Education         0.997         
Catholic         -0.124   0.961 
Infant.Mortality          0.175 

               Factor1 Factor2
SS loadings      2.311   1.481
Proportion Var   0.385   0.247
Cumulative Var   0.385   0.632

$rotmat
              [,1]         [,2]
[1,]  0.9999999703 0.0002438829
[2,] -0.0002438829 0.9999999703
}}}

요인 적재 행렬
위의 결과에서 요인 적재 행렬(factor loading matrix)만 얻으려면 loadings 함수를 이용한다.
{{{
> loadings(fv)
}}}

요인 회전 다시 하기
R은 요인 회전 방법들을 모두 별도의 함수로 제공한다. factanal에 rotation 옵션은 이 함수들의 이름을 적어준 것이다. 별도의 요인 회전을 하고 싶다면 요인 적재 행렬에 적용하면 된다. 아래 코드는 varimax 회전한 요인 적재 행렬을 다시 promax 회전한 것이다. 처음에 promax한 것과 동일하다.
{{{
> promax(loadings(fv))
}}}

관련 패키지
요인분석의 방법이 워낙 다양하지만 사용법은 모두 비슷하니까 자신이 원하는 요인분석 방법이 어느 패키지의 어떤 함수인지만 알면 나머지는 도움말을 조금만 봐도 쉽게 할 수 있다. 아래는 요인분석 관련 패키지들이다.

 * MCMCpack: 베이지안 요인분석
 * GPArotation: GPA 요인회전
 * ifa: 비정규분포 잠재변수에 대한 요인분석
 * sem: 확인적 요인분석 구조방정식
 * ltm: 문항반응이론(IRT)의 잠재특성모형
 * FactoMineR: 다양한 요인분석 지원
 * tsfa: 시계열 요인분석