AS_5070_A1
Getting the data & necessary libraries
library(haven)
df <- read_sav("./Desktop/saldataassignment1.sav")
attach(df)
str(df)## tibble [1,422 × 48] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ country: dbl+lbl [1:1422] 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...
## ..@ label : chr "Country from where data were obtained"
## ..@ format.spss: chr "F8.2"
## ..@ labels : Named num [1:3] 1 2 3
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "usa" "uganda" "india"
## $ sex : dbl+lbl [1:1422] 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1,...
## ..@ label : chr "Sex"
## ..@ format.spss: chr "F8.2"
## ..@ labels : Named num [1:2] 0 1
## .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Male" "Female"
## $ age : num [1:1422] 20 43 21 18 20 21 20 NA 45 44 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal1 : num [1:1422] 3 3 4 4 2 3 4 4 3 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal2 : num [1:1422] 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal3 : num [1:1422] 3 2 3 3 3 3 4 4 3 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal4 : num [1:1422] 3 3 4 4 4 3 3 4 3 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal5 : num [1:1422] 3 3 3 4 4 3 4 2 3 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal6 : num [1:1422] 1 3 1 3 2 0 1 3 1 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal7 : num [1:1422] 2 2 2 1 2 1 0 3 1 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal8 : num [1:1422] 4 2 2 4 2 1 0 3 3 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal9 : num [1:1422] 4 3 2 4 2 2 2 4 3 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal10 : num [1:1422] 4 3 3 4 1 3 3 4 3 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal11 : num [1:1422] 3 3 3 4 3 3 3 2 3 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal12 : num [1:1422] 3 3 3 4 4 3 4 2 3 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal13 : num [1:1422] 2 3 1 1 2 2 3 4 2 1 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal14 : num [1:1422] 3 3 3 2 2 3 3 4 2 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal15 : num [1:1422] 3 3 3 3 4 3 4 3 2 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal16 : num [1:1422] 3 2 3 4 2 2 2 4 3 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal17 : num [1:1422] 3 3 4 4 2 3 3 1 2 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal18 : num [1:1422] 3 3 2 3 2 3 2 2 2 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal19 : num [1:1422] 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal20 : num [1:1422] 3 3 3 3 3 3 4 3 3 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal21 : num [1:1422] 3 3 3 3 2 3 3 3 2 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal22 : num [1:1422] 2 3 1 3 1 2 1 3 1 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal23 : num [1:1422] 3 3 1 4 1 1 0 2 4 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal24 : num [1:1422] 3 2 2 0 1 1 3 4 2 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal25 : num [1:1422] 2 3 4 4 3 3 3 2 3 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal26 : num [1:1422] 3 3 4 4 3 3 4 2 3 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal27 : num [1:1422] 3 3 3 4 2 2 2 4 3 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal28 : num [1:1422] 2 3 3 2 2 3 3 4 3 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal29 : num [1:1422] 3 3 3 3 2 3 3 3 2 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal30 : num [1:1422] 3 3 2 3 2 2 1 2 2 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal31 : num [1:1422] 3 2 1 4 2 2 0 4 3 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal32 : num [1:1422] 3 2 4 4 2 3 3 4 3 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal33 : num [1:1422] 3 3 4 4 4 3 4 4 3 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal34 : num [1:1422] 3 3 3 3 4 3 4 4 2 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal35 : num [1:1422] 3 3 4 4 4 3 4 4 2 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal36 : num [1:1422] 3 3 3 3 2 2 3 2 2 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal37 : num [1:1422] 4 3 3 4 3 3 1 4 4 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal38 : num [1:1422] 3 2 3 3 4 3 4 3 2 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal39 : num [1:1422] 2 2 4 4 4 2 4 2 2 3 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ sal40 : num [1:1422] 3 3 2 4 2 3 2 3 4 4 ...
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ esircos: num [1:1422] 17 18 12 22 4 10 1 21 15 20 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "ESI-Revised- Cognitive Orientation Toward Spirituality"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ esirepd: num [1:1422] 12 13 9 2 3 9 11 15 1 13 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "ESI-Revised- Experiential-Phenomenological Dimension"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ esirewb: num [1:1422] 18 15 23 22 23 18 20 12 21 21 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "ESI-Revised- Existential Well-Being"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ esirpar: num [1:1422] 15 13 6 5 8 11 13 18 13 8 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "ESI-Revised- Paranormal Beliefs"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
## $ esirrel: num [1:1422] 19 19 11 24 4 11 5 21 19 23 ...
## ..- attr(*, "label")= chr "ESI-Revised- Religiousness"
## ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"S <- data.frame(df[4:43])Descriptive Statistics
summary(df)## country sex age sal1
## Min. :1.000 Min. :0.0000 Min. :17.00 Min. :0.000
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:21.00 1st Qu.:2.000
## Median :3.000 Median :1.0000 Median :22.00 Median :3.000
## Mean :2.324 Mean :0.5353 Mean :23.49 Mean :2.823
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:24.00 3rd Qu.:3.000
## Max. :3.000 Max. :1.0000 Max. :56.00 Max. :4.000
## NA's :4 NA's :17
## sal2 sal3 sal4 sal5 sal6
## Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.00 Min. :0.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:2.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.00 1st Qu.:1.000
## Median :3.000 Median :3.000 Median :3.000 Median :3.00 Median :3.000
## Mean :3.098 Mean :2.844 Mean :2.949 Mean :2.98 Mean :2.284
## 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:4.00 3rd Qu.:3.000
## Max. :4.000 Max. :4.000 Max. :4.000 Max. :4.00 Max. :4.000
##
## sal7 sal8 sal9 sal10 sal11
## Min. :0.00 Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.00
## 1st Qu.:2.00 1st Qu.:2.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.00
## Median :2.00 Median :3.000 Median :3.000 Median :3.000 Median :3.00
## Mean :2.21 Mean :2.653 Mean :3.115 Mean :3.201 Mean :2.88
## 3rd Qu.:3.00 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:3.00
## Max. :4.00 Max. :4.000 Max. :4.000 Max. :4.000 Max. :4.00
##
## sal12 sal13 sal14 sal15 sal16
## Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.00 Min. :0.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:0.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.00 1st Qu.:1.000
## Median :3.000 Median :1.000 Median :3.000 Median :3.00 Median :2.000
## Mean :2.875 Mean :1.571 Mean :2.927 Mean :2.92 Mean :2.281
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.00 3rd Qu.:3.000
## Max. :4.000 Max. :4.000 Max. :4.000 Max. :4.00 Max. :4.000
##
## sal17 sal18 sal19 sal20 sal21
## Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.00
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:2.00
## Median :2.000 Median :2.500 Median :3.000 Median :3.000 Median :3.00
## Mean :2.385 Mean :2.405 Mean :3.404 Mean :3.214 Mean :2.78
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:3.00
## Max. :4.000 Max. :4.000 Max. :4.000 Max. :4.000 Max. :4.00
##
## sal22 sal23 sal24 sal25 sal26
## Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.00 Min. :0.000 Min. :0.000
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.:1.000 1st Qu.:2.00 1st Qu.:3.000 1st Qu.:2.000
## Median :3.000 Median :3.000 Median :3.00 Median :3.000 Median :3.000
## Mean :2.384 Mean :2.387 Mean :2.41 Mean :2.993 Mean :2.812
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.00 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.000
## Max. :4.000 Max. :4.000 Max. :4.00 Max. :4.000 Max. :4.000
##
## sal27 sal28 sal29 sal30
## Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.000
## 1st Qu.:1.000 1st Qu.:2.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:2.000
## Median :3.000 Median :3.000 Median :3.000 Median :3.000
## Mean :2.382 Mean :2.478 Mean :3.034 Mean :2.527
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:3.000
## Max. :4.000 Max. :4.000 Max. :4.000 Max. :4.000
##
## sal31 sal32 sal33 sal34
## Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.000
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000
## Median :3.000 Median :3.000 Median :3.000 Median :3.000
## Mean :2.898 Mean :2.897 Mean :3.098 Mean :2.985
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:3.000
## Max. :4.000 Max. :4.000 Max. :4.000 Max. :4.000
##
## sal35 sal36 sal37 sal38 sal39
## Min. :0.000 Min. :0.00 Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:2.00 1st Qu.:3.000 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.000
## Median :3.000 Median :3.00 Median :4.000 Median :3.000 Median :3.000
## Mean :3.012 Mean :2.85 Mean :3.331 Mean :2.771 Mean :2.695
## 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:3.00 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.000
## Max. :4.000 Max. :4.00 Max. :4.000 Max. :4.000 Max. :4.000
##
## sal40 esircos esirepd esirewb
## Min. :0.000 Min. : 0.00 Min. : 0.00 Min. : 0.00
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:13.00 1st Qu.: 9.00 1st Qu.:13.00
## Median :3.000 Median :17.00 Median :12.00 Median :16.00
## Mean :3.115 Mean :15.83 Mean :11.52 Mean :15.46
## 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:19.00 3rd Qu.:14.00 3rd Qu.:18.00
## Max. :4.000 Max. :24.00 Max. :24.00 Max. :24.00
##
## esirpar esirrel
## Min. : 0.00 Min. : 0.00
## 1st Qu.: 7.00 1st Qu.:14.00
## Median :10.00 Median :18.00
## Mean :10.14 Mean :16.69
## 3rd Qu.:13.00 3rd Qu.:20.00
## Max. :24.00 Max. :24.00
## Correlation test
mcor<-round(cor(S),2)
mcor## sal1 sal2 sal3 sal4 sal5 sal6 sal7 sal8 sal9 sal10 sal11 sal12 sal13
## sal1 1.00 0.45 0.17 0.20 0.09 0.19 0.19 0.26 0.23 0.32 0.17 0.18 0.12
## sal2 0.45 1.00 0.21 0.24 0.16 0.20 0.19 0.22 0.25 0.27 0.19 0.22 0.00
## sal3 0.17 0.21 1.00 0.28 0.29 0.08 0.20 0.08 0.08 0.08 0.35 0.29 -0.02
## sal4 0.20 0.24 0.28 1.00 0.27 0.15 0.24 0.14 0.13 0.16 0.30 0.27 0.04
## sal5 0.09 0.16 0.29 0.27 1.00 0.18 0.16 0.07 0.07 0.04 0.42 0.33 -0.05
## sal6 0.19 0.20 0.08 0.15 0.18 1.00 0.30 0.30 0.32 0.18 0.15 0.08 0.03
## sal7 0.19 0.19 0.20 0.24 0.16 0.30 1.00 0.39 0.29 0.24 0.18 0.18 0.03
## sal8 0.26 0.22 0.08 0.14 0.07 0.30 0.39 1.00 0.53 0.39 0.10 0.13 0.03
## sal9 0.23 0.25 0.08 0.13 0.07 0.32 0.29 0.53 1.00 0.59 0.14 0.09 0.08
## sal10 0.32 0.27 0.08 0.16 0.04 0.18 0.24 0.39 0.59 1.00 0.12 0.12 0.16
## sal11 0.17 0.19 0.35 0.30 0.42 0.15 0.18 0.10 0.14 0.12 1.00 0.46 -0.02
## sal12 0.18 0.22 0.29 0.27 0.33 0.08 0.18 0.13 0.09 0.12 0.46 1.00 -0.02
## sal13 0.12 0.00 -0.02 0.04 -0.05 0.03 0.03 0.03 0.08 0.16 -0.02 -0.02 1.00
## sal14 0.10 0.18 0.04 0.07 0.04 0.22 0.11 0.11 0.21 0.18 0.03 0.00 -0.01
## sal15 0.16 0.18 0.25 0.31 0.32 0.16 0.17 0.11 0.09 0.12 0.35 0.36 0.00
## sal16 0.29 0.22 0.03 0.19 -0.01 0.20 0.13 0.28 0.28 0.40 0.10 0.13 0.27
## sal17 0.27 0.28 0.23 0.31 0.27 0.25 0.24 0.20 0.19 0.20 0.33 0.34 0.08
## sal18 0.21 0.19 0.14 0.17 0.18 0.25 0.25 0.20 0.21 0.25 0.21 0.18 0.09
## sal19 0.05 0.13 0.15 0.13 0.21 0.08 0.06 0.07 0.09 0.07 0.20 0.12 -0.08
## sal20 0.11 0.18 0.22 0.28 0.22 0.13 0.14 0.07 0.08 0.11 0.20 0.20 0.03
## sal21 0.18 0.18 0.10 0.13 0.10 0.22 0.07 0.13 0.14 0.20 0.14 0.09 0.03
## sal22 0.28 0.24 0.11 0.15 0.08 0.39 0.28 0.40 0.46 0.45 0.17 0.08 0.12
## sal23 0.22 0.17 0.03 0.11 0.01 0.27 0.19 0.41 0.42 0.34 0.10 0.11 0.05
## sal24 0.22 0.12 0.04 0.10 -0.01 0.19 0.15 0.22 0.26 0.36 0.04 0.01 0.38
## sal25 0.23 0.30 0.16 0.23 0.26 0.23 0.16 0.16 0.16 0.16 0.24 0.24 -0.01
## sal26 0.22 0.18 0.12 0.23 0.17 0.11 0.08 0.08 0.07 0.12 0.20 0.20 0.02
## sal27 0.26 0.24 0.06 0.22 0.00 0.21 0.14 0.25 0.29 0.42 0.15 0.13 0.27
## sal28 0.09 0.10 0.05 0.08 0.08 0.07 0.07 0.11 0.10 0.10 0.10 0.07 0.00
## sal29 0.09 0.18 0.18 0.18 0.17 0.08 0.12 0.03 0.04 0.06 0.14 0.11 -0.01
## sal30 0.23 0.20 0.18 0.26 0.30 0.34 0.34 0.34 0.33 0.29 0.27 0.21 0.08
## sal31 0.31 0.35 0.23 0.25 0.23 0.30 0.34 0.35 0.38 0.33 0.25 0.20 0.04
## sal32 0.41 0.42 0.17 0.26 0.16 0.21 0.18 0.21 0.21 0.23 0.23 0.23 0.03
## sal33 0.19 0.27 0.13 0.29 0.15 0.11 0.13 0.12 0.14 0.22 0.17 0.21 0.02
## sal34 0.14 0.20 0.22 0.34 0.19 0.14 0.21 0.13 0.13 0.14 0.23 0.25 0.01
## sal35 0.15 0.17 0.26 0.44 0.29 0.17 0.21 0.07 0.10 0.09 0.24 0.25 0.05
## sal36 0.17 0.24 0.22 0.20 0.32 0.26 0.21 0.09 0.13 0.13 0.23 0.17 -0.03
## sal37 0.29 0.20 0.08 0.13 0.06 0.18 0.24 0.47 0.57 0.70 0.13 0.13 0.12
## sal38 0.16 0.17 0.36 0.33 0.28 0.18 0.23 0.17 0.14 0.12 0.35 0.28 -0.03
## sal39 0.18 0.21 0.27 0.29 0.29 0.16 0.21 0.12 0.11 0.12 0.39 0.36 0.00
## sal40 0.24 0.22 0.11 0.18 0.17 0.19 0.28 0.34 0.38 0.41 0.21 0.24 0.04
## sal14 sal15 sal16 sal17 sal18 sal19 sal20 sal21 sal22 sal23 sal24 sal25
## sal1 0.10 0.16 0.29 0.27 0.21 0.05 0.11 0.18 0.28 0.22 0.22 0.23
## sal2 0.18 0.18 0.22 0.28 0.19 0.13 0.18 0.18 0.24 0.17 0.12 0.30
## sal3 0.04 0.25 0.03 0.23 0.14 0.15 0.22 0.10 0.11 0.03 0.04 0.16
## sal4 0.07 0.31 0.19 0.31 0.17 0.13 0.28 0.13 0.15 0.11 0.10 0.23
## sal5 0.04 0.32 -0.01 0.27 0.18 0.21 0.22 0.10 0.08 0.01 -0.01 0.26
## sal6 0.22 0.16 0.20 0.25 0.25 0.08 0.13 0.22 0.39 0.27 0.19 0.23
## sal7 0.11 0.17 0.13 0.24 0.25 0.06 0.14 0.07 0.28 0.19 0.15 0.16
## sal8 0.11 0.11 0.28 0.20 0.20 0.07 0.07 0.13 0.40 0.41 0.22 0.16
## sal9 0.21 0.09 0.28 0.19 0.21 0.09 0.08 0.14 0.46 0.42 0.26 0.16
## sal10 0.18 0.12 0.40 0.20 0.25 0.07 0.11 0.20 0.45 0.34 0.36 0.16
## sal11 0.03 0.35 0.10 0.33 0.21 0.20 0.20 0.14 0.17 0.10 0.04 0.24
## sal12 0.00 0.36 0.13 0.34 0.18 0.12 0.20 0.09 0.08 0.11 0.01 0.24
## sal13 -0.01 0.00 0.27 0.08 0.09 -0.08 0.03 0.03 0.12 0.05 0.38 -0.01
## sal14 1.00 0.16 0.18 0.13 0.16 0.22 0.10 0.24 0.20 0.14 0.13 0.29
## sal15 0.16 1.00 0.14 0.34 0.23 0.17 0.24 0.16 0.18 0.08 0.06 0.27
## sal16 0.18 0.14 1.00 0.26 0.24 -0.04 0.09 0.24 0.34 0.33 0.35 0.18
## sal17 0.13 0.34 0.26 1.00 0.38 0.10 0.22 0.22 0.29 0.20 0.14 0.37
## sal18 0.16 0.23 0.24 0.38 1.00 0.10 0.13 0.20 0.31 0.16 0.17 0.27
## sal19 0.22 0.17 -0.04 0.10 0.10 1.00 0.21 0.10 0.04 -0.02 0.06 0.20
## sal20 0.10 0.24 0.09 0.22 0.13 0.21 1.00 0.22 0.15 0.08 0.04 0.22
## sal21 0.24 0.16 0.24 0.22 0.20 0.10 0.22 1.00 0.30 0.20 0.08 0.24
## sal22 0.20 0.18 0.34 0.29 0.31 0.04 0.15 0.30 1.00 0.40 0.29 0.23
## sal23 0.14 0.08 0.33 0.20 0.16 -0.02 0.08 0.20 0.40 1.00 0.22 0.18
## sal24 0.13 0.06 0.35 0.14 0.17 0.06 0.04 0.08 0.29 0.22 1.00 0.16
## sal25 0.29 0.27 0.18 0.37 0.27 0.20 0.22 0.24 0.23 0.18 0.16 1.00
## sal26 0.13 0.39 0.15 0.24 0.16 0.14 0.18 0.18 0.10 0.09 0.10 0.27
## sal27 0.16 0.17 0.71 0.28 0.28 -0.03 0.11 0.21 0.34 0.33 0.31 0.19
## sal28 0.07 0.09 0.12 0.16 0.14 -0.03 0.10 0.11 0.12 0.13 0.05 0.11
## sal29 0.13 0.17 0.00 0.13 0.09 0.29 0.27 0.09 0.08 -0.04 0.01 0.20
## sal30 0.20 0.27 0.24 0.34 0.38 0.14 0.17 0.21 0.40 0.25 0.22 0.31
## sal31 0.18 0.26 0.15 0.32 0.27 0.16 0.19 0.15 0.35 0.24 0.18 0.33
## sal32 0.17 0.21 0.21 0.31 0.22 0.13 0.24 0.23 0.26 0.20 0.15 0.32
## sal33 0.17 0.27 0.17 0.24 0.17 0.16 0.42 0.23 0.15 0.14 0.03 0.25
## sal34 0.09 0.34 0.15 0.24 0.15 0.11 0.34 0.14 0.16 0.12 0.04 0.18
## sal35 0.07 0.33 0.13 0.28 0.15 0.12 0.37 0.14 0.14 0.08 0.09 0.19
## sal36 0.20 0.29 0.05 0.26 0.37 0.23 0.24 0.26 0.21 0.06 0.07 0.34
## sal37 0.16 0.11 0.37 0.18 0.23 0.07 0.13 0.15 0.41 0.39 0.32 0.18
## sal38 0.06 0.35 0.17 0.34 0.22 0.10 0.23 0.15 0.22 0.16 0.06 0.19
## sal39 0.06 0.30 0.17 0.40 0.23 0.13 0.21 0.12 0.16 0.16 0.08 0.25
## sal40 0.13 0.20 0.26 0.29 0.24 0.10 0.15 0.14 0.29 0.29 0.19 0.28
## sal26 sal27 sal28 sal29 sal30 sal31 sal32 sal33 sal34 sal35 sal36 sal37
## sal1 0.22 0.26 0.09 0.09 0.23 0.31 0.41 0.19 0.14 0.15 0.17 0.29
## sal2 0.18 0.24 0.10 0.18 0.20 0.35 0.42 0.27 0.20 0.17 0.24 0.20
## sal3 0.12 0.06 0.05 0.18 0.18 0.23 0.17 0.13 0.22 0.26 0.22 0.08
## sal4 0.23 0.22 0.08 0.18 0.26 0.25 0.26 0.29 0.34 0.44 0.20 0.13
## sal5 0.17 0.00 0.08 0.17 0.30 0.23 0.16 0.15 0.19 0.29 0.32 0.06
## sal6 0.11 0.21 0.07 0.08 0.34 0.30 0.21 0.11 0.14 0.17 0.26 0.18
## sal7 0.08 0.14 0.07 0.12 0.34 0.34 0.18 0.13 0.21 0.21 0.21 0.24
## sal8 0.08 0.25 0.11 0.03 0.34 0.35 0.21 0.12 0.13 0.07 0.09 0.47
## sal9 0.07 0.29 0.10 0.04 0.33 0.38 0.21 0.14 0.13 0.10 0.13 0.57
## sal10 0.12 0.42 0.10 0.06 0.29 0.33 0.23 0.22 0.14 0.09 0.13 0.70
## sal11 0.20 0.15 0.10 0.14 0.27 0.25 0.23 0.17 0.23 0.24 0.23 0.13
## sal12 0.20 0.13 0.07 0.11 0.21 0.20 0.23 0.21 0.25 0.25 0.17 0.13
## sal13 0.02 0.27 0.00 -0.01 0.08 0.04 0.03 0.02 0.01 0.05 -0.03 0.12
## sal14 0.13 0.16 0.07 0.13 0.20 0.18 0.17 0.17 0.09 0.07 0.20 0.16
## sal15 0.39 0.17 0.09 0.17 0.27 0.26 0.21 0.27 0.34 0.33 0.29 0.11
## sal16 0.15 0.71 0.12 0.00 0.24 0.15 0.21 0.17 0.15 0.13 0.05 0.37
## sal17 0.24 0.28 0.16 0.13 0.34 0.32 0.31 0.24 0.24 0.28 0.26 0.18
## sal18 0.16 0.28 0.14 0.09 0.38 0.27 0.22 0.17 0.15 0.15 0.37 0.23
## sal19 0.14 -0.03 -0.03 0.29 0.14 0.16 0.13 0.16 0.11 0.12 0.23 0.07
## sal20 0.18 0.11 0.10 0.27 0.17 0.19 0.24 0.42 0.34 0.37 0.24 0.13
## sal21 0.18 0.21 0.11 0.09 0.21 0.15 0.23 0.23 0.14 0.14 0.26 0.15
## sal22 0.10 0.34 0.12 0.08 0.40 0.35 0.26 0.15 0.16 0.14 0.21 0.41
## sal23 0.09 0.33 0.13 -0.04 0.25 0.24 0.20 0.14 0.12 0.08 0.06 0.39
## sal24 0.10 0.31 0.05 0.01 0.22 0.18 0.15 0.03 0.04 0.09 0.07 0.32
## sal25 0.27 0.19 0.11 0.20 0.31 0.33 0.32 0.25 0.18 0.19 0.34 0.18
## sal26 1.00 0.16 0.07 0.12 0.17 0.21 0.24 0.24 0.22 0.19 0.18 0.09
## sal27 0.16 1.00 0.11 -0.02 0.28 0.20 0.21 0.19 0.17 0.13 0.08 0.37
## sal28 0.07 0.11 1.00 0.11 0.11 0.10 0.14 0.12 0.13 0.13 0.13 0.09
## sal29 0.12 -0.02 0.11 1.00 0.20 0.19 0.20 0.25 0.19 0.20 0.26 0.05
## sal30 0.17 0.28 0.11 0.20 1.00 0.44 0.31 0.18 0.22 0.24 0.34 0.31
## sal31 0.21 0.20 0.10 0.19 0.44 1.00 0.39 0.24 0.17 0.18 0.30 0.34
## sal32 0.24 0.21 0.14 0.20 0.31 0.39 1.00 0.35 0.20 0.24 0.25 0.23
## sal33 0.24 0.19 0.12 0.25 0.18 0.24 0.35 1.00 0.45 0.37 0.25 0.23
## sal34 0.22 0.17 0.13 0.19 0.22 0.17 0.20 0.45 1.00 0.47 0.23 0.17
## sal35 0.19 0.13 0.13 0.20 0.24 0.18 0.24 0.37 0.47 1.00 0.29 0.13
## sal36 0.18 0.08 0.13 0.26 0.34 0.30 0.25 0.25 0.23 0.29 1.00 0.11
## sal37 0.09 0.37 0.09 0.05 0.31 0.34 0.23 0.23 0.17 0.13 0.11 1.00
## sal38 0.21 0.17 0.10 0.17 0.29 0.24 0.23 0.29 0.41 0.35 0.24 0.15
## sal39 0.22 0.18 0.12 0.15 0.30 0.27 0.27 0.29 0.28 0.31 0.27 0.12
## sal40 0.18 0.29 0.11 0.08 0.31 0.34 0.24 0.27 0.22 0.21 0.17 0.47
## sal38 sal39 sal40
## sal1 0.16 0.18 0.24
## sal2 0.17 0.21 0.22
## sal3 0.36 0.27 0.11
## sal4 0.33 0.29 0.18
## sal5 0.28 0.29 0.17
## sal6 0.18 0.16 0.19
## sal7 0.23 0.21 0.28
## sal8 0.17 0.12 0.34
## sal9 0.14 0.11 0.38
## sal10 0.12 0.12 0.41
## sal11 0.35 0.39 0.21
## sal12 0.28 0.36 0.24
## sal13 -0.03 0.00 0.04
## sal14 0.06 0.06 0.13
## sal15 0.35 0.30 0.20
## sal16 0.17 0.17 0.26
## sal17 0.34 0.40 0.29
## sal18 0.22 0.23 0.24
## sal19 0.10 0.13 0.10
## sal20 0.23 0.21 0.15
## sal21 0.15 0.12 0.14
## sal22 0.22 0.16 0.29
## sal23 0.16 0.16 0.29
## sal24 0.06 0.08 0.19
## sal25 0.19 0.25 0.28
## sal26 0.21 0.22 0.18
## sal27 0.17 0.18 0.29
## sal28 0.10 0.12 0.11
## sal29 0.17 0.15 0.08
## sal30 0.29 0.30 0.31
## sal31 0.24 0.27 0.34
## sal32 0.23 0.27 0.24
## sal33 0.29 0.29 0.27
## sal34 0.41 0.28 0.22
## sal35 0.35 0.31 0.21
## sal36 0.24 0.27 0.17
## sal37 0.15 0.12 0.47
## sal38 1.00 0.53 0.22
## sal39 0.53 1.00 0.29
## sal40 0.22 0.29 1.00model - Principal Component Method of Factor Analysis
The principal() function performs factor analysis with the principal component method as explained above. The rotation is set to none for now as we have not yet done any rotation of the factors. The covar argument is set to TRUE so the function factors the covariance matrix S of the data as we did above.
library(psych)
root.fa.covar <- principal(df[,4:43], nfactors = 2, rotate = 'none', covar = TRUE)
root.fa.covar## Principal Components Analysis
## Call: principal(r = df[, 4:43], nfactors = 2, rotate = "none", covar = TRUE)
## Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
## PC1 PC2 h2 u2 com
## sal1 0.49 -0.15 0.267 0.73 1.2
## sal2 0.51 0.00 0.259 0.74 1.0
## sal3 0.38 0.34 0.262 0.74 2.0
## sal4 0.50 0.27 0.325 0.68 1.6
## sal5 0.40 0.43 0.344 0.66 2.0
## sal6 0.46 -0.14 0.233 0.77 1.2
## sal7 0.47 -0.06 0.222 0.78 1.0
## sal8 0.49 -0.41 0.409 0.59 1.9
## sal9 0.53 -0.48 0.508 0.49 2.0
## sal10 0.55 -0.51 0.563 0.44 2.0
## sal11 0.48 0.34 0.350 0.65 1.8
## sal12 0.45 0.33 0.304 0.70 1.8
## sal13 0.12 -0.28 0.095 0.91 1.4
## sal14 0.32 -0.09 0.110 0.89 1.2
## sal15 0.50 0.35 0.374 0.63 1.8
## sal16 0.48 -0.42 0.403 0.60 2.0
## sal17 0.60 0.14 0.376 0.62 1.1
## sal18 0.50 -0.04 0.253 0.75 1.0
## sal19 0.26 0.25 0.128 0.87 2.0
## sal20 0.42 0.30 0.267 0.73 1.8
## sal21 0.39 -0.03 0.153 0.85 1.0
## sal22 0.57 -0.37 0.460 0.54 1.7
## sal23 0.44 -0.40 0.356 0.64 2.0
## sal24 0.34 -0.40 0.280 0.72 1.9
## sal25 0.53 0.13 0.292 0.71 1.1
## sal26 0.39 0.20 0.191 0.81 1.5
## sal27 0.50 -0.39 0.401 0.60 1.9
## sal28 0.23 0.01 0.054 0.95 1.0
## sal29 0.30 0.30 0.181 0.82 2.0
## sal30 0.62 -0.05 0.383 0.62 1.0
## sal31 0.61 -0.05 0.371 0.63 1.0
## sal32 0.55 0.05 0.308 0.69 1.0
## sal33 0.50 0.22 0.296 0.70 1.4
## sal34 0.48 0.30 0.320 0.68 1.7
## sal35 0.48 0.36 0.363 0.64 1.9
## sal36 0.48 0.27 0.304 0.70 1.6
## sal37 0.55 -0.49 0.540 0.46 2.0
## sal38 0.52 0.31 0.372 0.63 1.6
## sal39 0.52 0.31 0.370 0.63 1.6
## sal40 0.55 -0.18 0.339 0.66 1.2
##
## PC1 PC2
## SS loadings 8.95 3.44
## Proportion Var 0.22 0.09
## Cumulative Var 0.22 0.31
## Proportion Explained 0.72 0.28
## Cumulative Proportion 0.72 1.00
##
## Mean item complexity = 1.5
## Test of the hypothesis that 2 components are sufficient.
##
## The root mean square of the residuals (RMSR) is 0.06
## with the empirical chi square 7366.57 with prob < 0
##
## Fit based upon off diagonal values = 0.93What factors to extract?
# Determine Number of Factors to Extract
library(nFactors)## Loading required package: lattice##
## Attaching package: 'nFactors'## The following object is masked from 'package:lattice':
##
## parallelev <- eigen(cor(S)) # get eigenvalues
ap <- parallel(subject=nrow(S),var=ncol(S),
rep=100,cent=.05)
nS <- nScree(x=ev$values, aparallel=ap$eigen$qevpea)
plotnScree(nS)