<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=iso-8859-1">
<style type="text/css" style="display:none;"><!-- P {margin-top:0;margin-bottom:0;} --></style>
</head>
<body dir="ltr">
<div id="divtagdefaultwrapper" style="font-size:12pt;color:#000000;font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif;" dir="ltr">
<p>Boa tarde listeiros (@s),</p>
<p><br>
</p>
<p>Estou aplicando a análise fatorial e queria a ajuda para utilizar o pacote 'sem'.</p>
<p>De acordo com o Quick-r (<a href="http://www.statmethods.net/advstats/factor.html" class="OWAAutoLink" id="LPlnk263187" previewremoved="true">http://www.statmethods.net/advstats/factor.html</a>).</p>
<p><br>
</p>
<p>Segundo o script  apresentado no site os fatores F1 e F2 são descritos em função das variáveis X1, X2,...e as cargas lam1,lam2,...ect.</p>
<p><br>
</p>
<p>Bem minha dúvida é: essas posições das cargas (lam1,lam2,...) são fixas e  como posso colocar na equação do modelo as mais significativas, tipo (lam3, lam7).
<br>
</p>
<p>E como posso retirar a equação usando meus dados. Segue minha rotina.</p>
<p><br>
</p>
<p></p>
<div>af=factanal(dad, factors=8, scores=c('Bartlett'), rotation='varimax')<br>
> af<br>
<br>
Call:<br>
factanal(x = dad, factors = 8, scores = c("Bartlett"), rotation = "varimax")<br>
<br>
Uniquenesses:<br>
ï..s3    s7   s11   s15   s16   ad1   ad2   ad3   ad4   ad5   ad9  ad13  ad14  ad15  ad19
<br>
0.341 0.005 0.484 0.079 0.005 0.103 0.308 0.098 0.005 0.090 0.108 0.015 0.200 0.005 0.436
<br>
<br>
Loadings:<br>
      Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 Factor7 Factor8<br>
ï..s3  0.295  -0.250   0.202   0.140           0.266           0.612 <br>
s7            -0.407   0.865  -0.135           0.163  -0.153         <br>
s11           -0.426   0.541                   0.118                 <br>
s15    0.930                          -0.164                  -0.139 <br>
s16    0.247   0.561  -0.103           0.771                         <br>
ad1            0.910  -0.178           0.158                         <br>
ad2            0.781  -0.229   0.101          -0.101                 <br>
ad3            0.875  -0.202           0.134           0.248         <br>
ad4   -0.134   0.538  -0.267                           0.777         <br>
ad5    0.887  -0.156                                           0.295 <br>
ad9            0.128           0.926                                 <br>
ad13   0.894   0.258          -0.227   0.235                         <br>
ad14   0.813           0.183           0.103   0.256  -0.151         <br>
ad15   0.389  -0.155   0.397                   0.744           0.305 <br>
ad19   0.622   0.132  -0.123   0.138   0.149                   0.312 <br>
<br>
               Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 Factor7 Factor8<br>
SS loadings      3.832   3.365   1.507   0.997   0.772   0.771   0.751   0.722<br>
Proportion Var   0.255   0.224   0.100   0.066   0.051   0.051   0.050   0.048<br>
Cumulative Var   0.255   0.480   0.580   0.647   0.698   0.750   0.800   0.848<br>
<br>
Test of the hypothesis that 8 factors are sufficient.<br>
The chi square statistic is 12.7 on 13 degrees of freedom.<br>
The p-value is 0.471 </div>
<p></p>
<p>Muito obrigado a todos.</p>
<p><br>
</p>
<p>Bruce<br>
</p>
<p><br>
</p>
<div id="LPBorder_GT_14993648455550.8348265393629513" style="margin-bottom: 20px; overflow: auto; width: 100%; text-indent: 0px;">
<table id="LPContainer_14993648455400.15628950072928316" style="width: 90%; background-color: rgb(255, 255, 255); position: relative; overflow: auto; padding-top: 20px; padding-bottom: 20px; margin-top: 20px; border-top: 1px dotted rgb(200, 200, 200); border-bottom: 1px dotted rgb(200, 200, 200);" role="presentation" cellspacing="0">
<tbody>
<tr style="border-spacing: 0px;" valign="top">
<td id="TextCell_14993648455440.10067223655532653" style="vertical-align: top; position: relative; padding: 0px; display: table-cell;" colspan="2">
<div id="LPRemovePreviewContainer_14993648455440.5687890445767007"></div>
<div id="LPTitle_14993648455440.6477137660120408" style="top: 0px; color: rgb(0, 120, 215); font-weight: 400; font-size: 21px; font-family: "wf_segoe-ui_light","Segoe UI Light","Segoe WP Light","Segoe UI","Segoe WP",Tahoma,Arial,sans-serif; line-height: 21px;">
<a id="LPUrlAnchor_14993648455480.9121897651184847" style="text-decoration: none;" href="http://www.statmethods.net/advstats/factor.html" target="_blank">Quick-R: Factor Analysis - Quick-R: Home Page</a></div>
<div id="LPMetadata_14993648455500.14168576972556624" style="margin: 10px 0px 16px; color: rgb(102, 102, 102); font-weight: 400; font-family: "wf_segoe-ui_normal","Segoe UI","Segoe WP",Tahoma,Arial,sans-serif; font-size: 14px; line-height: 14px;">
www.statmethods.net</div>
<div id="LPDescription_14993648455520.09013040946767281" style="display: block; color: rgb(102, 102, 102); font-weight: 400; font-family: "wf_segoe-ui_normal","Segoe UI","Segoe WP",Tahoma,Arial,sans-serif; font-size: 14px; line-height: 20px; max-height: 100px; overflow: hidden;">
Learn principal components and factor analysis in R. Factor analysis includes both exploratory and confirmatory methods.</div>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
<p></p>
<br>
</div>
</body>
</html>