install.packages("psych")
library("psych")
dat<-read.table("http://peach.l.chiba-u.ac.jp/course_folder/survey_data01.txt")
ca <- alpha(dat)


dat2<-read.csv("http://peach.l.chiba-u.ac.jp/course_folder/survey2.csv")
image(cor(dat2)[10:1,1:10])
ca2 <- alpha(dat2)
ca2

ca1_5 = alpha(dat[,1:5])
ca6_10 = alpha(dat[,6:10])

### not recommended ###
# FA
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(dat2), 300)
summary(fa.result)

### recommended approach
install.packages("ltm")
library(ltm)
dat<-read.table("http://peach.l.chiba-u.ac.jp/course_folder/survey_data01.txt")-1
descript(dat)

irt1P<-rasch(dat)
irt1P
summary(irt1P)
theta = factor.scores(irt1P)

GoF.rasch(irt1P)
person.fit(irt1P)
item.fit(irt1P)
cor(rowSums(theta[[1]][,1:10]),theta[[1]]$z1)


## 2p IRT
irt2P<-ltm(dat~z1)
irt2P
plot(irt2P)
person.fit(irt2P)
item.fit(irt2P)
anova(irt1P,irt2P)

## jisshu
dat <- read.csv("http://peach.l.chiba-u.ac.jp/course_folder/test_data01.csv")