因素分析(Factor Analysis)＿實作(1)

接下來，本文以一份問卷進行實例演練（本問卷共有34題，評分採Likert Scale五點量表，所有題目皆為正向題，問卷填寫數量為41份，都為有效問卷）：

• 首先將問卷的答案加以編碼（非常同意5分、同意4分、普通3分、不同意2分、非常不同意1分）。將所有填答資料以OpenOffice Cacl軟體存檔為D:\pretest.csv。
• 開啟R，並將工作目錄切換到D槽中（以筆者的電腦為例）。
• 載入套件：rela。
• 先讀入pretest.csv的資料，並指定給pretest變數

pretest<-read.table("pretest.csv",header=T,sep=",",row.names=1)

• 計算相關矩陣，並將結果存入cor_pretest變數。

cor_pretest<-cor(pretest)

• 將相關矩陣的結果輸出到cor_pretest.csv檔中，以利後續使用Cacl或是Excel進行計算相關係數。

write.table(cor_pretest,"cor_pretest.csv",sep=",",col.names=NA)

• 將前述步驟之cor_pretest.csv檔，利用Cacl開啟並另存為cor_pretest.ods，並且設定相關係數小於.3的儲存格變為黃色背景，另外再計算每個變項（題項）和其他變項之相關小於.3的個數，若此個數太多（超過一半）則可考慮刪除此變項。
• 由上述結果可知要刪除19、23、34三題，再進行主成份分析。
• 將刪除後的結果存在del_pretest變數中。

del_pretest<-cbind(pretest[1:18],pretest[20:22],pretest[24:33])