setwd("E:/天睿TERADATA/data_analysis")
dta<-read.csv("newdata.csv")#判断需要提取的公共因子数
fa.parallel(dta,fa="both",n.iter=100,main="Scree plots with parallel analysis")#代码中使用了fa="both",从而会同时展示主成分和公共银子分析的结果#结果中最大拐角处前有八个变量,从而我们选择八个公共因子#若是用相关系数矩阵做#cov_dta<-cov(dta)#cor_dta<-cov2cor(cov_dta)#fa.parallel(cor_dta,n.obs=nrow(dta),fa="both",n.iter=100,main="Scree plots with parallel analysis")#提取公共因子
fa<-fa(dta,nfactors=4,rotate="none",fm="pa")
fa#因子旋转有利于因子解释
#正交旋转
fa.varimax<-fa(dta,nfactors=4,rotate="varimax",fm="pa")
fa.varimax
#斜交旋转允许因子之间相关#绘制正交旋转的结果
factor.plot(fa.varimax,lables=rownames(fa.varimax$loadings))
fa.diagram(fa.varimax,simple=T)#因子得分:相比于主成分分析,探索性因子分析不那么关注计算因子得分
fa.varimax$weights

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