导入函数包psych
library()这个函数是把括号内包含的函数包导入，然后才可以运用psych中的一些现成的函数or模型。
psych函数包好像是一个和心理学等有关的函数包，Rstudio里给的psych函数包的定义如下：
A general purpose toolbox for personality, psychometric theory and experimental psychology. Functions are primarily for multivariate analysis and scale construction using factor analysis, principal component analysis, cluster analysis and reliability analysis, although others provide basic descriptive statistics. Item Response Theory is done using factor analysis of tetrachoric and polychoric correlations. Functions for analyzing data at multiple levels include within and between group statistics, including correlations and factor analysis. Functions for simulating and testing particular item and test structures are included. Several functions serve as a useful front end for structural equation modeling. Graphical displays of path diagrams, factor analysis and structural equation models are created using basic graphics. Some of the functions are written to support a book on psychometric theory as well as publications in personality research. For more information, see the <https://personality-project.org/r>web page.
上述英文来自：网页链接
主成分分析和探索性因子分析是两种用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法。主成分分析（PCA）是一种将数据降维技巧，它将大量相关变量转化成一组很少的不相关变量，这些无相关变量称为主成分。
探索性因子分析（EFA）是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。
R基础安装包提供了PCA和EFA的函数，分别是princomp()和factanal()。本章重点介绍psych包中提供的函数，该包提供了比基础函数更丰富和有用的选项。
最常见步骤
1、数据预处理，在计算前请确保数据没有缺失值；
2、选择因子模型，是选择PCA还是EFA，如果选择EFA，需要选择一种估计因子模型，如最大似然法估计；
3、判断要选择的主成分/因子数目；
4、选择主成分/因子；
5、旋转主成分/因子；
6、解释结果；
7、计算主成分或因子得分。
加载psych包
library(ggplot2)
library(psych)
展示基于观测特征值的碎石检验、根据100个随机数据矩阵推导出来的特征值均值、以及大于1的特征值准则（Y=1的水平线）
fa.parallel(USJudgeRatings[, -1], fa = "pc", n.iter = 100, show.legend = FALSE, main = 'Scree plot with parallel analysis')
对数据USJudgeRatings进行主成分分析
pc<-principal(USJudgeRatings[, -1],nfactors=1)
pc
得出相关系数我们并不一定能得出数据之间的相关水平，这时候我们会进行相关性检验来进行量化。置信区间:confidence interval，是指由由样本统计量所构成的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度。简单来说就是只有概率还不行，还得知道概率发生的范围。例如，如果在一次大选中某人的支持率为55%，而置信水平0.95以上的置信区间是（50%,60%），那么他的真实支持率有百分之九十五的机率，落在百分之五十和百分之六十之间，因此他的真实支持率不足一半的可能性小于百分之5。
cor.test函数每次只能检测一组变量。它有四个重要的参数，x和y是需要检测的相关性的变量，alternative参数指明是进行两边检验(two.sided)或正相关检验(greater)或负相关检验(less)。method参数选择算法(Pearson、Spearman、Kendall)
psych包中的corr.test可以一次性检验多组变量，可以递归计算整个数据集。
该函数不仅计算了相关系数，而且计算了相关性检验的值
偏相关
t检验适用于样本含量较小，总体方差未知的正态分布数据
UScrime数据集是美国七个州的刑罚制度对犯罪率影响的数据集。
t检验使用t.test()函数,格式为y~x，其中y是数值型变量，x是二分型变量。波浪线后面是分组变量，南方和北方分成两组，做了t检验。
如果想在多余两个组的数据中进行比较，数据符合正态分布我们就用方差分析，如果不符合正态分布则用非参数的方法。在相关性检验中，我们可以用参数方法和非参数 方法。统计分析方法包括参数检验和非参数检验，
