感谢大家阅读我的问题。我正在尝试使用 R 来理解主成分分析。
我使用这个示例，与 factanal() 文档中的示例相同
首先，我创建我的变量：
v1 <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,3,3,3,3,3,4,5,6)
v2 <- c(1,2,1,1,1,1,2,1,2,1,3,4,3,3,3,4,6,5)
v3 <- c(3,3,3,3,3,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,4,6)
v4 <- c(3,3,4,3,3,1,1,2,1,1,1,1,2,1,1,5,6,4)
v5 <- c(1,1,1,1,1,3,3,3,3,3,1,1,1,1,1,6,4,5)
v6 <- c(1,1,1,2,1,3,3,3,4,3,1,1,1,2,1,6,5,4)
然后我使用数据框
df <- data.frame(v1,v2,v3,v4,v5,v6)
我使用 factanal 命令
factanal(df,3)
我经常使用这个命令，总是根据我使用的书给出结果。但我试图在 sjPlot 库中使用 sjt.pca 命令，因为 cronbach 的 alpha 自动计算和 html 输出：
library(sjPlot)
sjt.pca(df)
这是我不理解唱（+ 或 -）的地方，例如：组件 3 中的唱“-”，变量 v3 和 v4 使用sjt.pca(). 这不存在于factanal()所有负载都是正数的情况下，也不存在于：
library(psych)
psych::pca(r = df,nfactors = 3)
使用这个库，所有加载都是积极的。
第二个问题是：为什么它们有不同的顺序？因子 1 infactanal()是组件 2 in sjt.pca()。
据我所知，默认情况下两者都使用 varimax 旋转。也许这些是基本问题，我不是专家。请帮忙。