R factanal 输出的含义是什么?

机器算法验证 r 因子分析
2022-03-24 14:26:20

这是什么意思呢?我是一个因素分析的“菜鸟”,虽然我读过一本书,但它显然并没有告诉我一切。

由于卡方统计量如此之高而 p 值如此之低,看起来数据在 6 维空间内接近于共面(2 维)。然而,这仅占方差的 89.4%(我的解释是否正确?)

另外,我认为因素是相互正交的,那么这两个因素如何对每个变量都有正负载呢?

独特性是什么意思?

> factanal(charges[3:8],2)

Call:
factanal(x = charges[3:8], factors = 2)

Uniquenesses:
      APT    CHELPG   Natural       AIM Hirshfeld       VDD 
    0.217     0.250     0.082     0.052     0.005     0.033 

Loadings:
          Factor1 Factor2
APT       0.609   0.642  
CHELPG    0.657   0.564  
Natural   0.571   0.769  
AIM       0.382   0.896  
Hirshfeld 0.910   0.408  
VDD       0.844   0.504  

               Factor1 Factor2
SS loadings      2.817   2.544
Proportion Var   0.470   0.424
Cumulative Var   0.470   0.894

Test of the hypothesis that 2 factors are sufficient.
The chi square statistic is 77.1 on 4 degrees of freedom.
The p-value is 7.15e-16 
>
1个回答

factanal 中的卡方统计量和 p 值正在检验模型完美拟合数据的假设。当 p 值很低时,就像这里一样,我们可以拒绝这个假设 - 所以在这种情况下,2 因子模型不能完美地拟合数据(这与您解释输出的方式相反)。

值得注意的是,由两个因素解释的 89.4% 的方差非常高,所以我不确定为什么是“唯一”。

这些因素本身是不相关的(正交的),但这并不意味着个别测量不能与这两个因素相关。想想指南针上的北方和东方方向 - 它们不相关,但东北方向会积极地“加载”它们。

唯一性是两个因素无法解释的每个项目的差异。

链接可能对您的解释有用。