###instalar los paquetes
install.packages("psych")
install.packages("readxl")
install.packages("corrplot")
install.packages("corrr")
### librarys
library(readxl)
library(psych)
library(corrplot)
library(corrr)
### paso 2 de analisis factorial
### confiabilidad= alpha y validez= matriz de correlacion o analisis factorial
### paso 2.1 Estudio de correlaciones previas
matriz_correlacion <- cor(Datos_Fact)
View(matriz_correlacion)
cov(Datos_Fact)
### Grafico de correlaciones
###TL.CEL= TAMAÑO DE LA LETRA, HCLUST ES PARA QUE LO ORGANICE EN
GRUPOS, tl.cot= color de la letra
corrplot(cor(Datos_Fact), order = "hclust", tl.col = 'black', tl.cex = 1)
Clase 20 agosto
### librarys
library(readxl)
library(psych)
library(corrplot)
library(corrr)
### 2.1 Estudio de las condiciones previas
matriz_correlacion <- cor(Excel_encuesta_A)
View(matriz_correlacion)
### Grafico correlaciones
corrplot(cor(Excel_encuesta_A), order = "hclust", tl.col = 'purple', tl.cex = 1)
### Test de bartlett
bartlett.test(Excel_encuesta_A)
### Pruebas de predictibilida- anfact es el nombre que se le da a la variable, factors=
cantidad de factores(cantidad de dimensiones), rotacion= no tener en cuenta, scores=
puntajes de bartlett
KMO(Excel_encuesta_A)
anfact<- factanal(Excel_encuesta_A,factors = 3, rotation = "none", scores = "Bartlett")
anfact