Send output to:
Browser Blue - Charts White
Browser Black/White
CSV
Data X:
'C1' 5 2 3 5 4 4 2 4 4 3 3 4 4 2 4 1 5 1 3 4 'C2' 4 4 3 4 4 4 2 2 4 5 5 5 4 2 4 4 5 4 5 4 'C3' 1 1 2 5 1 4 4 5 5 2 1 4 4 1 4 1 4 1 5 4 'C4' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C5' 5 5 3 5 5 5 3 3 5 5 4 5 5 5 5 3 3 3 5 3 'C6' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C7' 3 2 3 5 3 5 3 4 5 5 5 5 4 4 5 5 5 2 5 4 'C8' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C9' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C10' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C11' 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 5 4 'C12' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C13' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C14' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C15' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C16' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C17' 5 4 3 5 3 5 4 5 4 5 5 5 4 NA 4 4 5 3 5 4 'C18' 5 5 4 3 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 'C19' 2 4 1 4 1 3 2 4 4 4 4 5 2 3 4 4 4 3 5 2 'C20' 5 4 5 2 1 5 5 5 5 5 3 5 5 3 5 2 5 5 5 5 'C21' 5 4 5 3 4 5 3 5 4 5 5 5 4 3 4 3 4 3 5 4 'C22' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C23' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C24' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C25' 5 2 1 5 3 5 3 2 4 5 5 5 5 4 5 3 5 1 5 3 'C26' 2 4 2 5 2 3 2 3 2 4 4 5 4 3 4 2 4 1 5 2 'C27' 5 4 3 5 3 5 3 2 4 5 5 5 4 4 4 3 5 3 5 3 'C28' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C29' 5 2 3 5 4 4 5 5 5 4 5 5 4 3 4 5 5 4 5 5 'C30' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C31' 5 1 1 5 1 5 3 3 5 5 5 5 5 5 5 2 4 1 5 4 'C32' 1 1 1 3 1 3 3 1 4 5 5 5 5 4 5 1 5 1 5 1 'C33' 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 'C34' 3 5 2 4 1 4 2 3 4 4 2 4 5 3 4 3 5 3 5 4 'C35' 5 3 4 5 3 4 3 4 4 5 4 5 4 4 4 2 4 2 4 5 'C36' 4 2 3 4 4 5 3 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 3 5 5 'C37' 5 2 4 4 2 4 1 4 4 4 4 4 4 2 4 2 4 2 4 4 'C38' 4 2 3 3 2 4 1 4 4 5 4 4 4 4 2 3 4 3 4 4 'C39' 4 3 3 4 4 4 3 4 4 4 5 4 5 3 4 4 4 2 5 5 'C40' 4 2 3 5 2 3 1 4 3 5 5 3 4 2 5 2 5 2 5 5 'C41' 5 2 3 4 4 5 4 4 4 5 5 5 5 3 5 4 4 3 5 4 'C42' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C43' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C44' 5 1 1 4 3 4 4 3 5 5 5 5 4 4 5 4 4 3 5 3 'C45' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C46' 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 'C47' 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 5 4 4 4 'C48' 4 2 1 2 1 3 1 4 2 4 4 3 5 NA 4 3 5 2 5 1 'C49' 5 2 3 4 2 3 1 4 5 4 4 5 4 1 4 3 5 3 5 4 'C50' 4 4 4 4 4 4 3 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5 3 5 5 'C51' 5 5 5 4 4 4 3 5 5 5 5 5 5 1 4 1 3 1 5 5 'C52' 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1 4 1 4 1 4 4 'C53' 5 5 5 5 4 4 5 5 4 5 5 4 4 5 4 4 4 4 5 4 'C54' 5 5 5 4 5 5 2 5 5 5 5 5 5 3 5 3 5 3 5 5 'C55' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C56' 1 2 4 4 3 5 4 4 4 5 5 5 4 5 5 3 5 3 5 5 'C57' 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5 5 'C58' 4 5 4 5 4 5 4 4 4 5 5 5 4 2 5 2 5 2 5 4 'C59' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C60' 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 'C61' 5 4 NA 5 2 5 2 1 5 5 5 5 5 4 5 4 5 3 5 5 'C62' 4 2 3 3 2 3 4 5 4 4 4 4 4 4 4 3 4 2 5 5 'C63' 2 2 1 5 1 4 3 4 5 5 1 4 5 4 4 1 5 1 5 5 'C64' 5 3 2 5 4 3 4 4 4 4 4 5 5 2 5 3 3 3 5 4 'C65' 5 2 2 4 1 5 2 4 5 5 1 4 4 5 5 3 4 4 5 5 'C66' 2 2 1 5 1 4 1 3 5 5 4 4 4 4 4 3 4 2 5 4 'C67' 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 4 5 5 4 5 2 3 2 5 4 'C68' 4 5 3 4 3 5 2 3 4 5 4 5 4 3 4 2 4 3 4 3 'C69' 2 5 4 1 3 4 1 4 5 4 1 4 4 3 4 4 4 4 4 4 'C70' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C71' NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 'C72' 5 4 1 5 2 4 4 4 5 4 1 4 4 4 5 2 4 2 5 4 'C73' 2 4 4 4 2 5 2 4 4 4 4 5 2 4 3 2 5 2 5 4 'C74' 1 5 1 4 2 3 4 4 4 4 4 4 4 5 4 3 4 3 5 2 'C75' 4 5 4 4 4 5 3 4 4 5 4 4 4 4 5 5 5 NA 5 5 'C76' 5 4 3 5 1 5 1 3 5 5 5 4 4 4 5 3 5 4 5 5 'C77' 5 5 5 5 5 5 1 5 5 5 5 5 5 5 5 2 5 5 5 5 'C78' 5 5 1 5 1 5 4 4 4 4 5 5 5 3 5 3 4 3 5 4 'C79' 3 5 4 4 1 5 3 4 4 5 3 5 5 4 4 3 5 2 5 4 'C80' 5 3 3 4 2 5 1 5 5 5 5 5 5 1 5 1 5 3 5 5 'C81' 3 3 3 3 4 4 3 4 4 4 5 4 3 4 4 3 3 3 5 4 'C82' 5 5 1 5 1 4 1 4 3 5 5 5 5 5 3 2 4 3 1 5 'C83' 4 4 4 4 4 5 3 5 5 5 4 4 4 4 5 3 4 3 5 5 'C84' 4 5 2 4 1 4 1 4 4 5 4 4 4 4 4 4 5 3 5 4 'C85' 5 5 5 5 4 5 4 5 5 5 4 5 4 5 5 3 3 NA 5 5 'C86' 1 1 4 4 1 5 2 5 4 5 5 5 5 2 5 4 5 4 5 5 'C87' 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 4 3 5 5 'C88' 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 'C89' 5 5 4 3 4 4 2 5 4 5 5 5 4 4 4 3 5 4 5 5 'C90' 5 5 5 5 4 5 3 4 5 5 5 4 5 4 5 3 4 2 5 4 'C91' 5 5 5 5 3 5 4 5 5 5 5 5 5 4 4 3 3 5 5 5 'C92' 4 4 4 4 3 4 2 3 NA 2 4 4 4 4 4 3 5 2 5 4 'C93' 1 4 2 5 1 3 1 1 4 5 5 5 5 4 3 1 1 1 5 4 'C94' 5 5 5 3 4 5 3 4 4 4 4 4 5 4 4 2 4 3 5 4 'C95' 4 2 4 4 3 4 1 1 4 3 4 3 4 2 3 1 5 1 2 5 'C96' 5 4 4 5 2 4 2 4 5 NA 5 2 4 4 5 2 4 2 5 5 'C97' 5 5 4 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5 3 5 4 'C98' 4 5 5 5 3 5 5 4 4 5 4 3 3 1 4 3 5 3 4 5 'C99' 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 'C100' 4 5 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 5 3 4 1 5 2 5 4 'C101' 4 4 3 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 3 3 4 4 'C102' 5 2 4 5 2 3 4 3 5 3 2 4 4 4 4 3 3 2 5 5 'C103' 4 2 4 5 1 4 4 4 5 5 4 4 5 3 5 4 5 3 5 5 'C104' 1 4 4 5 1 5 4 4 5 4 4 4 4 4 5 5 5 2 5 5 'C105' 5 5 2 4 3 5 5 3 4 5 5 4 5 1 5 3 4 2 5 5 'C106' 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 5 5 'C107' 4 5 3 1 4 4 3 2 1 1 3 1 1 2 2 2 2 4 1 1 'C108' 4 4 4 5 1 5 2 4 5 5 5 5 5 3 5 4 3 4 5 4 'C109' 5 5 5 4 2 4 4 4 4 4 2 4 4 4 4 3 4 2 4 NA 'C110' 4 3 4 4 3 5 2 4 3 5 5 4 4 2 4 4 4 3 5 5 'C111' 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5 3 5 5 'C112' 5 5 5 5 1 4 1 5 5 5 5 5 2 3 5 3 4 2 5 4 'C113' 5 4 5 3 3 5 NA 4 4 5 5 5 4 3 4 4 4 NA 5 4 'C114' 4 4 4 5 3 5 2 4 5 5 5 5 5 2 5 3 4 3 5 5 'C115' 5 4 4 5 3 5 4 4 4 5 5 5 5 2 5 4 5 3 5 3 'C116' 5 5 5 4 2 4 4 4 5 5 4 5 5 4 5 4 5 4 5 5 'C117' 2 1 1 1 2 2 2 3 5 5 5 5 5 3 5 2 5 3 5 3 'C118' 1 1 2 5 1 5 3 4 4 4 1 2 3 4 4 3 4 4 5 4
Names of X columns:
Q0 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15 Q16 Q17 Q18 Q19 Q20
Number of Factors
Chart options
R Code
library(psych) par1 <- as.numeric(par1) x <- t(x) nrows <- length(x[,1]) ncols <- length(x[1,]) y <- array(as.double(x[1:nrows,2:ncols]),dim=c(nrows,ncols-1)) colnames(y) <- colnames(x)[2:ncols] rownames(y) <- x[,1] y fit <- principal(y, nfactors=par1, rotate='varimax') fit fs <- factor.scores(y,fit) fs bitmap(file='test1.png') fa.diagram(fit) dev.off() bitmap(file='test2.png') plot(fs,pch=20) text(fs,labels=rownames(y),pos=3) dev.off() load(file='createtable') a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Rotated Factor Loadings',par1+1,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Variables',1,TRUE) for (i in 1:par1) { a<-table.element(a,paste('Factor',i,sep=''),1,TRUE) } a<-table.row.end(a) for (j in 1:length(fit$loadings[,1])) { a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,rownames(fit$loadings)[j],header=TRUE) for (i in 1:par1) { a<-table.element(a,round(fit$loadings[j,i],3)) } a<-table.row.end(a) } a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable.tab')
Compute
Summary of computational transaction
Raw Input
view raw input (R code)
Raw Output
view raw output of R engine
Computing time
0 seconds
R Server
Big Analytics Cloud Computing Center
Click here to blog (archive) this computation