Выбор факторных нагрузок выше порога в R

Я выполняю факторный анализ, используя следующую команду из пакета PsychoStation в R.

fa <- fa(convAll[-1], nfactors=5, rotate = "promax", fm="pa")

он генерирует факторные нагрузки, которые могут быть сохранены в файле CSV. Ниже представлен образец такого файла.

    PA5 PA3 PA1 PA2 PA4
adv 0.083567828 0.26568194  0.051709392 0.145763195 -0.118456783
adv_down    0.073272749 0.031264884 -0.082601123    0.196925251 0.012515693
adv_place   0.028650579 0.195255276 -0.028781995    0.011087121 -0.075995905
adv_time    0.140393013 0.256528641 -0.079074986    -0.049583628    0.077695781
amplifr -0.005328985    0.043233732 0.176904981 -0.026720026    -0.090867507
att_vb_other    0.09240641  -0.035350749    0.223306084 0.017628218 -0.014419588
comm_vb_other   0.063530526 -0.013204134    0.105246297 -0.028007553    0.558798415
conj_advl   0.048185731 0.11380117  0.014882315 0.329070824 -0.049132805
contract    0.379176251 0.103187601 0.173065276 -0.213728905    -0.074295022
coord_conj_cls  0.099132548 0.235969867 0.086063555 0.191272967 -0.047419106
coord_conj_phrs -0.094208803    -0.039195575    0.042876041 0.085711817 -0.072005987
disc_particle   0.23693194  0.063337377 0.020130766 -0.195263816    0.064033528
do_pro  0.328570052 -0.043968998    0.093690313 -0.074335324    -0.078537628
emphatic    0.115773696 0.183956168 0.198039834 -0.068159604    -0.127846385
fact_vb_other   0.059866245 -0.037114568    0.298395774 -0.079350697    0.053288398
hedge   0.014631137 0.114725108 0.060555295 -0.009892361    0.000415616
infinitive  -0.007423406    0.017473329 0.1534992   0.133033783 0.050682644
jj_attr -0.355339091    -0.379083698    -0.063350973    0.023637592 -0.220351424
jj_pred 0.174898501 0.002472112 0.075689444 0.102759711 -0.056187374
likely_vb_other 0.01709907  0.038883434 0.263396208 0.143448431 -0.041417434
mod_necess  0.233491105 -0.036824461    0.027589775 0.090104444 0.065779138
mod_poss    0.392744267 -0.053985013    -0.022362104    0.024825812 0.036541161
mod_pred    0.43496355  -0.030372919    -0.129436799    0.05482249  0.024503805
nn_abstact  0.050477208 -0.284252513    0.019715273 0.147725317 -0.038579005

Я хочу извлечь только те переменные, у которых факторные нагрузки выше 0,295, плюс или минус. Для этой цели я написал следующую функцию, которая принимает объект факторных нагрузок в качестве входных данных и записывает каждый фактор в файл CSV после удаления значений ниже пороговых значений.

write.factors <- function(loadings, cutoff_p = 0.295, cutoff_n = -0.295, file_name = "factors.csv"){
  f <- data.frame(unclass(loadings))
  for(c in 1:ncol(f)){
    variables <- rownames(f)
    ff <- data.frame(variables, f[,c])
    colnames(ff)[2] <- colnames(f)[c]
    nd <- subset(data.frame(ff, ff[,2] > cutoff_p | ff[,2] < cutoff_n))
    write.csv(file  = file_name, nd, append = TRUE)
    write.csv(file  = file_name, "\r\n", append = TRUE)
  }
}
write.factors(fa$loadings)

Как видите, логика кажется довольно простой, но я не могу получить результат, так как есть предупреждение об игнорировании добавления. Объекты, которые я создаю в функции, выглядят как объекты списков, но я, как вы можете видеть, пытаюсь создать фреймы данных, чтобы впоследствии я мог удалять строки ниже порогового значения и сохранять их в CSV одну за другой. Будем очень признательны за ваши полезные комментарии.


r csv psych
person Shakir    schedule 18.09.2017    source источник
comment
Чтобы извлечь строки из вашего фрейма данных df, которые имеют значения выше, например. 0.5, вы можете сделать df[matrixStats::rowAnys(abs(df)>0.5),] или df[apply(abs(df)>0.5, 1, any),] (при условии, что имена переменных являются именами строк.)   -  person lukeA    schedule 18.09.2017

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

После консультации с различными онлайн-источниками я внес следующие изменения в свою функцию. Итак, теперь он постепенно записывает вывод из цикла.

write.factors <- function(loadings, cutoff_p = 0.295, cutoff_n = -0.295, file_name = "factors.csv"){
  f <- data.frame(unclass(loadings))
  sink(file_name)
  for(c in 1:ncol(f)){
    variables <- rownames(f)
    ff <- data.frame(variables, f[,c])
    colnames(ff)[2] <- colnames(f)[c]
    nd <- subset(ff, ff[,2] > cutoff_p | ff[,2] < cutoff_n)
    nd <- droplevels(nd)
    write.csv(nd)
    cat('____________________________')
    cat('\n')
  }
  sink()
}
write.factors(fa$loadings)
person Shakir    schedule 18.09.2017