dat<-read.table("http://peach.l.chiba-u.ac.jp/course_folder/survey_data01.txt")

install.packages("psych")
library("psych")
ca<-alpha(dat)

dat<-read.csv("http://peach.l.chiba-u.ac.jp/course_folder/survey2.csv")
image(cor(dat)[10:1,1:10])

ca1_5 = alpha(dat[,1:5])
ca1_5

ca6_10 = alpha(dat[,6:10])
ca6_10

F1<-factanal(dat[,1:5],1)
F2<-factanal(dat[,6:10],1)

library(sem)
fa.model=cfa(reference.indicator=FALSE)
F1: q1,q2,q3,q4,q5 
F2: q6,q7,q8,q9,q10

fa.model<-update(fa.model)
delete, F1<->F2

fa.result<-sem(fa.model, cov(dat), 300)
summary(fa.result)

install.packages("ltm") 
library(ltm)
dat<-read.table("http://peach.l.chiba-u.ac.jp/course_folder/survey_data01.txt")
dat = dat-1
descript(dat)
irt1P<-rasch(dat)
plot.rasch(irt1P)
GoF.rasch(irt1P)
person.fit(irt1P)
item.fit(irt1P)
theta = factor.scores(irt1P)
cor(rowSums(theta[[1]][,1:10]),theta[[1]]$z1)

irt2P<-ltm(dat~z1) 
plot.ltm(irt2P)
person.fit(irt2P)
item.fit(irt2P)
theta2P = factor.scores(irt2P)
cor(rowSums(theta2P[[1]][,1:10]),theta2P[[1]]$z1)