# 【Excel.csvファイルを読み込んで「データ」と命名する】

# ---------------------------------------------------------

# 最初の重要な儀式：ファイルがあるディレクトリを指定すること！

# 

# head=T：ファイルの1行目は「変数（特徴量）の名前」

# row.names=1：ファイルの1列目は「行(ケース)の名前」

# ---------------------------------------------------------

 データ=read.csv('例題4.csv',head=T,row.names=1)

 データ

# 【主成分分析（PCA）を実行し，結果を「PCA結果」と命名する】

# ---------------------------------------------------------

# 「princomp」は「prcomp」よりも制約が多い：以下「prcomp」をつかう

# 

# scale=T：データを標準化する（平均を0，標準偏差を1にそろえる）

# 理由：特徴量の単位をそろえるため（相関行列を分析に投入）

#

# 軸の回転ができない（軸の解釈が困難になるリスクあり）：SPSSは可能

# 主成分負荷量や主成分得点の出力がSPSSと一致しない：後でも述べる

# --------------------------------------------------------- 

 PCA結果=prcomp(データ,scale=T)

# 【説明率を表示し，主成分の数を決定する際に参照する：論文に明記】

# ---------------------------------------------------------

# 固有値は表示されない：SPSSは出力

# ---------------------------------------------------------

 summary(PCA結果)

#【固有値も必要なので計算して表示：論文に明記】

# ---------------------------------------------------------

# SPSSと一致する

# --------------------------------------------------------- 

 固有値=PCA結果$sdev^2

 固有値

# 【各主成分の固有値の平方根と主成分負荷量を表示する】

# ---------------------------------------------------------

# 固有値の平方根は標準偏差（SD）

# 主成分負荷量はSPSSと一致しない

# 主成分得点は表示されない

# ---------------------------------------------------------

 PCA結果

# 【主成分得点を表示する】

# ---------------------------------------------------------

# SPSSと一致しない

# --------------------------------------------------------- 

 主成分得点=PCA結果$x

 主成分得点

# 【分析結果を2次元平面に布置する】

# ---------------------------------------------------------

# 2次元空間での布置を示す

# 主成分負荷量と主成分得点を重ねて図示する

# SPSSの結果とはやや異なるが，相対的な位置関係は同じ

# --------------------------------------------------------- 

 biplot(PCA結果)

# 【SPSSと一致する主成分負荷量を表示する：論文に明記】

# --------------------------------------------------------- 

# 各主成分の標準偏差SD（固有値の平方根）を主成分負荷量に掛け算する

# --------------------------------------------------------- 

 負荷量=t(t(PCA結果$rotation)*PCA結果$sdev) 

 負荷量

# 【SPSSと一致する主成分得点を表示する：論文に明記】

# ---------------------------------------------------------

# 主成分得点を標準化する（単位をそろえる）

# scale：平均0，標準偏差1になるよう変換する

# ---------------------------------------------------------

 主成分得点_標準化=scale(主成分得点)

 主成分得点_標準化

# 【SPSSと一致する主成分負荷量を「負荷量」というファイルに出力】

# ---------------------------------------------------------

# row.names=T：ファイルの1列目は「行の名前」

# ---------------------------------------------------------

 write.csv(負荷量,"負荷量.csv",row.names=T)

# 【SPSSと一致する主成分得点を「主成分得点_標準化」というファイルに出力】

# ---------------------------------------------------------

# row.names=T：ファイルの1列目は「行の名前」

# ---------------------------------------------------------

 write.csv(主成分得点_標準化,"主成分得点_標準化.csv",row.names=T)

# これで完了，おつかれさまです