Третьим шагом установите надстройку для многофакторного анализа (http://factominer.free.fr), для этого в консоли R просто вводится команда
install.packages("FactoMineR")
install.packages("Factoshiny")
после чего выбирается зеркало для загрузки надстройки.
Для включения пакета следует выбрать пункт меню «Пакеты/Включить пакет…/FactoMineR/ОК», либо установить в пункте меню «Пакеты/установить пакеты…/Factoshiny/ОК». После установки консоль готова для работы.
Кратко опишем, в каких целях используется пакет Factoshiny. Не секрет, что качественная графическая иллюстрация зачастую говорит больше, чем длинная речь оратора, поэтому крайне важно улучшать графики, полученные любыми основными компонентами методами (например: Метод главных компонент «PCA», Анализ соответствий «CA», Анализ повторяющихся соответствий «MCA», Многофакторный анализ «MFA», и многие другие). Factoshiny позволяет легко улучшить графики в интерактивном режиме. Этот удобный интерфейс позволяет параметризовать используемые методы и изменять графические параметры. При этом не нужно знать, как программировать.
Внося изменения в интерактивном режиме через интуитивно понятный интерфейс, становится очевидным, как улучшаются соответствующие графики. Результаты настроек графиков и параметров обновляются автоматически. В дальнейшем можно скачать получившиеся графики, а также строки настроенного кода, чтобы повторить анализ. Кроме того, можно сохранить, а затем повторно использовать объект, полученный из Factoshiny, для дальнейшей модификации графиков. При каждом новом запуске интерфейс открывается с теми настройками, которые были выбраны при последнем выходе из программы, следовательно, быстро можно продолжить изменение параметров выбранного метода факторного анализа или визуализации графиков.
Подготовив рабочее окружение, можно в качестве демонстрации из Google-документов выгрузить Excel-таблицу table.xlsx успеваемости своего онлайн-класса (с оценками для 5-7 учеников по 7-10 темам) и выполнить анализ данных созданной электронной таблицы средствами R. Для этого достаточно ввести следующую серию команд в консоли R (начинающиеся с символа # строки пропускаются, так как воспринимаются системой в качестве комментариев, подробнее необходимость комментирования исходных кодов будет обоснована в следующих разделах):
1) подключаем библиотеку импорта данных из .xls
library(readxl)
2) подключаем библиотеку многофакторного анализа
library(Factoshiny)
3) загружаем в переменную My_table содержимое файла table.xlsx
My_table <– read_excel("C:/путь к файлу/table.xlsx")
4) запускаем графический интерфейс для визуальной настройки и получения статотчетов PCA, в примере 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 – номера импортируемых колонок из электронной таблицы My_table
PCAshiny(My_table[,c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)])
5) делаем выводы на предмет ведущих факторов, тем, вызвавших наибольшие/наименьшие затруднения учащихся и их взаимовлияния, тенденции развития.
Предположим, что электронный журнал, экспортированный в файл D:\test.xlsx содержит следующие данные об успеваемости обучающихся в 7а и 7б классах: