问题标签 [factor-analysis]

我正在与 R 一起运行探索性因素分析，并收到警告说使用 psych 包中的以下代码检测到 Heywood 案例：

三因子 = fa（数据，nfactors = 3，旋转 = “oblimin”，fm = “ml”）

我正在查看输出，但我无法弄清楚我是如何找到所说的海伍德案的。任何帮助表示赞赏！

点击查看 R 输出图片

我正在使用 psych 包的 fa 命令进行因子分析，因此有一个 fa 类的对象。我可以使用 fac$loadings 查询负载，但是如何捕获负载的下半部分，它给出了 SS 负载以及比例和累积方差。

示例代码：

以及如何提取以下信息？

我已经完成了 PCA，结果看起来像这样：

如您所见，因素（RC1、RC14 等）的顺序不正确。

为了得到我可以使用的特征值fit$values，我会得到一个这样的列表

现在我想要这些因素的特征值。问题是——因为因子没有排序——我怎样才能匹配因子和它们各自的特征值？我猜 RC1 的特征值为 4.9880983，但 RC14 的特征值为 4.3804479 还是 2.4023438？

我一直在尝试在 Rstudio 中编写一个函数，该函数为 EFA 提取越来越多的潜在因素，并在最终表格中报告每个解决方案的拟合度量。下面，我粘贴了我能想出的东西。

不幸的是，它有一些严重的限制：

1. for 循环需要设置要提取的因子的间隔。这很好，但如果函数在遇到错误消息时停止会更好（例如“最大迭代超出”、“在 GPFoblq 中未获得收敛”）。

2. [已解决] 决赛桌包含一个丑陋的第一列，标签为“RMSEA”，完全没用，但我无法摆脱它。

3. 一般来说，for 循环可能不是达到目标的最优雅的方式。

   /li>

谢谢你的帮助！

有人知道如何在R中重新创建这些数据吗？以下是我在进行因子分析后想要的集群输出。

对于我的数据，我有 620 行观察结果和 20 列问题，大小为 620x20。我首先在 R 中进行了因子分析，并将 620 行观察结果分解为 3 个因子，生成如下所示的 20x3 数据框的输出。

接下来我想对 620 个数据进行聚类分析，其中聚类将不同的因素得分视为顶部的输出。我不确定如何在 R 中做到这一点。

我第一次尝试对 R 进行验证性因子分析。
我已经研究了这个错误，到目前为止没有任何帮助（更改工作目录等）。

创建我的模型有效。但是当我尝试运行“fit”时，我得到了错误

“文件错误（文件，“r”）：无法打开连接”。

我的第一个数据框保存在我的 Mac 的“下载”文件夹中。但我正在使用保存在不同文件夹中的数据帧“data4”。data4 与整个项目位于同一文件夹中。似乎错误与路径有关。

我也试过：

代替：

但我仍然收到相同的错误消息。

先感谢您！！！

psych::print.psych() 函数为 psych::fa() 生成的因子分析对象生成漂亮的输出。我想获取文本“基于相关矩阵的标准化载荷（模式矩阵）”之后的表格作为数据框，无需剪切和粘贴。

产生以下结果（我在这里显示前四个项目）：

我尝试检查print.psych（View(print.psych)在 RStudio 中使用）的源代码，但只能找到一个用于打印“按组进行因子分析”的标准化负载的部分。

没有标准化，my.fa$weights表格缺少 h2、u2 和 com 列。如果它们可以标准化，则以下代码可以工作：

打印 my.fa.table 给出以下内容（我显示了前四行），这表明 $weights 不正确：

替换$weights为$loadings给出以下错误消息：

更新：

添加[,]修复了类问题：

我仍然很乐意得到一个更优雅的答案，或者解释为什么这不是内置的。

我正在使用 lavaan 包估计 R 中的 CFA。在计算参数估计时，我得到了完整的列表，但没有潜在因子子尺度相关性。最小工作示例代码（假设我的数据集已正确加载并且变量已正确准备等）：

使用最后一个命令，我得到一个包含很多参数的结果表，其中包括：

查看教程（例如，[Tutorial][1]），通常应该有另外三行指示子量表 ELA、ELP 和 ELC 之间的相关性，看起来像这样：

然而，这些相关性并没有出现。我在我的数据集中尝试了不同的潜在变量，但在我的示例中总是只得到像第 36 到 39 行这样的相关性）。我做错了什么？如何使子量表的相关性显示出来？还有其他方法可以访问它们吗？

提前非常感谢！

我正在尝试用因子分析绘制 PCA 图表，以显示观察组在结果维度上的位置不同。

这会产生两个图表： PCA 中的观察结果

来自因子分析的变量

我想要做的是，我不想让观察 1 到 6 单独位于第一个图中，而是让 A 组和 B 组由它们的分量观察的平均位置组成（A 的 1、3、5 , 和 2, 4, 6 用于 B)。

如果您有解决方案，非常感谢！

我正在尝试使用验证性因子分析 (CFA) 从两个变量（以李克特 5 点量表测量）中获取单个因子。我了解具有 1 个因子和 2 个负载的模型的自由度为 -1 ，因此该模型未指定。但是，我已经看到了使用两个变量作为单个潜在因素的载荷的模型。

我尝试使用 sklearn 在 Python 中运行 CFA，但它返回了两个负载的负因子负载，我认为这是不正确的。

Python代码（带数据）：

输出：

我还尝试使用“lavaan”库在 R 中运行 CFA，它返回以下错误：

lav_model_vcov(lavmodel = lavmodel, lavsamplestats = lavsamplestats, : "lavaan WARNING: 无法计算标准误差！信息矩阵无法反转。这可能是模型未识别的症状。"

我是 CFA 和结构方程建模 (SEM) 的新手，如果有人能解释我的错误（或者我应该说错误！），我将不胜感激。