R语言中如何不隐藏因子载荷系数

Python07

R语言中如何不隐藏因子载荷系数,第1张

打开R studio，将数据导入R中点击import Dataset，选择From SPSS。因为本次分析的数据是以SPSS的sav格式保存的，所以这里选择从SPSS中导入。

最常见的是基于特征值的方法，每个主成分都与相关系数矩阵的特征值 关联，第一主成分与最大的特征值相关联，第二主成分与第二大的特征值相关联，依此类推。

Kaiser-Harris准则建议保留特征值大于1的主成分，特征值小于1的成分所解释的方差比包含在单个变量中的方差更少。

Cattell碎石检验则绘制了特征值与主成分数的图形，这类图形可以展示图形弯曲状况，在图形变化最大处之上的主成分都保留。

最后，还可以进行模拟，依据与初始矩阵相同大小的随机数矩阵来判断要提取的特征值。若基于真实数据的某个特征值大于一组随机数据矩阵相应的平均特征值，那么该主成分可以保留。该方法称作平行分析。

需要设置的参数是R，因子个数m，后面会讲到m如何选取）

下面给出主成分法的R程序（factor.analy1.R）

factor.analy1<-function(S, m){

p<-nrow(S)diag_S<-diag(S)sum_rank<-sum(diag_S)

rowname<-paste("X", 1:p, sep="")

colname<-paste("Factor", 1:m, sep="")

A<-matrix(0, nrow=p, ncol=m,

dimnames=list(rowname, colname))

eig<-eigen(S)

for (i in 1:m)

A[,i]<-sqrt(eig$values[i])*eig$vectors[,i]

h<-diag(A%*%t(A))

rowname<-c("SS loadings", "Proportion Var", "Cumulative Var")

B<-matrix(0, nrow=3, ncol=m,

dimnames=list(rowname, colname))

for (i in 1:m){

B[1,i]<-sum(A[,i]^2)

B[2,i]<-B[1,i]/sum_rank

B[3,i]<-sum(B[1,1:i])/sum_rank

}

method<-c("Principal Component Method")

list(method=method, loadings=A,

var=cbind(common=h, spcific=diag_S-h), B=B)

}

函数输入值S是样本方差阵或相关矩阵，m是主因子的个数，函数的输出值是列表形式，其内容有估计参数的办法（主成分法），因子载荷（loadings），共性方差和特殊方差，以及因子F对变量X的贡献、贡献率和累积贡献率。

#调用因子分析主成分法的函数

source("factor.analy1.R")

#显示结果.估计参数的方法为主成分法，loadings-因子载荷，var-共性方差和特殊方差