使用factomineR进行因子分析

Question

我在R。

中使用函数CA（）时遇到问题

我的数据是：

数据

row.names   Conscient   NonConscient
MoinsSouvent    185 213
PlusieursfMois  98  56
PlusieursfSemaine   28  27
TLJ 5   8

但是当我使用CA（数据）时，我有：

  

测试＆lt; - CA（数据）   res.ca $ col $ coord [，axes]：下标超出范围

时出错

有人可以帮忙吗？

Answer 1

问题在于，correspondance analysis在大小为I x J的相似性表中，因子轴的数量为min{(I-1), (J-1)}。 你有一个4 x 2表，所以你不能有一个因子计划而是一个斧头（因为dim = 1 = min(4-1, 2-1)）。

解决此问题的一种方法是使用参数graph设置为FALSE的CA.

require(FactoMineR)
data <- matrix(c(185, 213, 98, 56, 28, 27, 5, 8),
               ncol = 2, byrow  = TRUE)
dimnames(data) <- list(c("ms", "plfm", "plfs", "tlj"),
                       c("cs", "ncs"))
data <- as.table(data)
res <- CA(data, graph = FALSE)

您还可以检查坐标，看看无法在此处绘制计划。

res$row$coord
##         ms       plfm       plfs        tlj 
## -0.0897234  0.2534199 -0.0011732 -0.2501709 

res$col$coord
##        [,1]
## cs   0.1469
## ncs -0.1527

Answer 2

没有必要在4 * 2表上进行对应分析。 CA用于减少大型列联表的维数。

如果您的变量具有如此少的可能值，则最好直接解释列联表，如果需要，使用chisquare或fisher测试。