#データ読み込み
enq=read.csv("enquete.csv",row.name="name")

#ライブラリ読み込み
install.packages("psych")
install.packages("GPArotation")
library(psych)
library(GPArotation)

#スクリープロットと初回分析
fa.parallel(enq)
res1=fa(enq,nfactors=2,fm="ml",rotate="none")
print(res1,digit=3)

#Q3削除と2回目の分析
enq2=enq[,-3]
res2=fa(enq2,nfactors=2,fm="uls",rotate="none")
print(res2,digit=3)

#軸の回転と検証因子分析
res3=fa(enq2, nfactors=2, fm="uls", rotate="varimax", score="Anderson")
print(res3,digit=3)
plot(res3$loadings,xlim=c(-0.1,1),ylim=c(-0.1,1),type="n",xlab="Factor 1",ylab="Factor 2")
arrows(0,0,res3$loadings[,1],res3$loadings[,2],length=0.1)
text(res3$loadings[,1],res3$loadings[,2],labels=rownames(res3$loadings))
fa.diagram(res3,digit=3)
plot(res3$scores,type="n",xlab="Factor 1",ylab="Factor 2")
text(res3$scores[,1],res3$scores[,2],labels=rownames(res3$scores))

#クラスター分析
dist1=dist(enq)
clust1=hclust(dist1,method="ward.D2")
plot(clust1,hang=-1)
rect.hclust(clust1,k=3)
gr1=cutree(clust1,k=3)

#因子得点グラフの反映（カラー）
plot(res3$scores,xlab="Factor 1",ylab="Factor 2",type="n")
text(res3$scores[,1],res3$scores[,2],labels=rownames(res3$scores),col=c(gr1))
arrows(0,0,res3$loadings[,1],res3$loadings[,2],length=0.1)
text(res3$loadings[,1],res3$loadings[,2],labels=rownames(res3$loadings))