编辑因子分析的输出(R)
编辑因子分析的输出(R)是指在进行因子分析后得到的结果。因子分析是一种统计方法，用于确定一组观测变量之间的潜在结构，并将这些变量归类为较少数量的潜在因子。编辑因子分析的输出包括以下几个方面：
- 因子载荷：因子载荷表示每个观测变量与每个因子之间的相关性。它们是衡量观测变量与因子之间关系强度的指标。因子载荷的取值范围为-1到1，绝对值越大表示相关性越强。
- 因子解释方差：因子解释方差表示每个因子能够解释的观测变量的方差比例。它们是衡量因子对原始数据的解释能力的指标。因子解释方差越大，表示该因子能够更好地解释原始数据的变异性。
- 因子得分：因子得分表示每个样本在每个因子上的得分。它们是衡量每个样本在每个因子上的表现的指标。因子得分可以用于对样本进行聚类或分类。
- 因子旋转：因子旋转是一种调整因子载荷矩阵的方法，旨在使因子载荷更加简单和解释性。常用的因子旋转方法有正交旋转和斜交旋转。
- 因子可信度：因子可信度是衡量因子分析结果的稳定性和一致性的指标。常用的因子可信度指标有Cronbach's alpha和因子间一致性。
编辑因子分析的输出可以帮助研究人员理解观测变量之间的潜在结构，并从中提取有意义的信息。在实际应用中，编辑因子分析可以用于市场调研、心理学研究、教育评估等领域。
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1回答
有人知道如何在R中重新创建这些数据吗？下面是我在做因子分析之后想要的集群输出。
Cluster centers Value 1 Value 2 Value 3 Value 4
FACTOR1 -0.049 -1.481 0.505 0.651
FACTOR2 0.691 -0.161 -0.633 -0.547
FACTOR3 0.251 -0.265 0.611 -1.522
------------------------
浏览 0提问于2018-08-21得票数 0
我已经使用R中的factanal函数对数据集进行了因子分析。
查看输出的摘要，我看到我可以访问加载和其他对象，但我对因子分析的分数感兴趣。
如何在使用factanal函数时获得分数？
我尝试自己计算分数：
m <- t(as.matrix(factor$loadings))
n <- (as.matrix(dataset))
scores <- m%*%n
并得到了错误：
Error in m %*% n : non-conformable arrays
我不确定为什么，因为我仔细检查了数据的维度和维度是一致的。
感谢大家的帮助。
浏览 5提问于2014-04-20得票数 1
1回答
我正在使用形态测量执行一些主成分分析，这些测量使用log10进行归一化。我使用以下命令在R中生成PCA：
library(factoextra)
PCA_morpho <- prcomp(dataframe_morpho, scale = TRUE)
在这之后，我制作了一个屏幕图，看看哪些组件解释了使用以下命令获得的差异：
fviz_screeplot(PCA_morpho)
打印的图表在这里：
有没有可能知道哪些输入变量(来自我的"dataframe_morpho")构成了这个屏幕图中的每个“维度”？每个“维度”可以是我的数据中的每个度量？
浏览 6提问于2021-10-21得票数 0
1回答
%r缺少值
、、、
我是R的新手，正在尝试运行因子分析(method = pca。旋转= varimax，因子数为6)。我有一个调查数据，我加载到R中，然后选择了案例和变量的子集。我做了以下工作：
arab<-read.table("C:\\Users\\admin\\Desktop\\spsapaper\\arabb.csv",header=T,sep=",")
abjor<-subset(arab,COUNTRY=="1")
items<- c("Q2011", "Q2012", "Q4012"
浏览 0提问于2013-11-12得票数 2
1回答
基于R的因子分析
、、
我试着用带varimax旋转的R做一个因子分析，但没有成功。我在SAS上运行相同的数据，并能得到结果。
在R，如果我用
fa(r=cor(m1), nfactors=8, fm="ml", rotate="varimax")
我会得到
In smc, the correlation matrix was not invertible, smc's returned as 1s
In smc, the correlation matrix was not invertible, smc's returned as 1s
Error in optim
浏览 3提问于2013-04-02得票数 12
1回答
我不明白我在任何地方都读过的等价性的证明(例如，在拉宾的论文或维基百科上)。
我的反对意见是:假设您有一个Rabin解密神谕，它接受n和c，并返回c mod n的一个平方根。对于给定的n和c，它总是返回相同的平方根，但是对于n和c组合，输出根的选择是随机的。在这种情况下，甲骨文会在25 %到50%的时间内解密密文(取决于密文的根数)，但我不清楚如何在此基础上考虑n。
我同意一个同时出现s和r的先知允许一个人很容易地考虑到n，但是没有必要这样做来破坏拉宾至少25%的时间。
浏览 0提问于2015-07-23得票数 6
4回答
我必须打印可读的因子分析输出在一个Rmarkdown文档(最终可以是pdf，word或html)，我有真正的困难这样做。我有这个问题，。我在运行心理版本1.8.12。
下面是可重复的代码，但我也在这里设置了一个github存储库：
注意，当我运行results='markup'时，pdf会编译，但是表是不可读的:它会打印乳胶码。运行results='asis'时，将返回一个错误! LaTeX Error: \caption outside float.
我对像kabel和texreg这样的软件包不太熟悉。这是一种选择吗？
title: "Factor
浏览 0提问于2019-06-07得票数 0
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1回答
我有一个包含10,000列(SNP频率)的df。我需要用非重复向量进行模拟(因子分析)。为了做到这一点，我需要对列的子集进行因子分析，将它们分成10组，例如，cols 1:10，11:20；21:30。因为手动指定这需要很长时间，所以我需要一个简单的脚本来完成它。这是我写的，但似乎行不通。我不知道如何告诉R什么时候开始和停止每次迭代。
ind=seq(1,(ncol(df)-10),by=10)
for (i in ind) { start=i;end=i+9; rez = factanal(df,factors=1, start:end) }
浏览 6提问于2016-05-20得票数 0
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1回答
我在SPSS中用主成分法进行因子分析。如我们所知，我们可以通过点击“分数”和“另存为变量”，在SPSS中获得因子分数。我的问题是，为了做更多的工作，我需要在R中获得因子分，那么我如何才能通过R获得与SPSS相同的因子分呢？
浏览 2提问于2014-12-29得票数 1
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1回答
为了使用因子分析为我的数据选择最佳的底层因素，我决定使用scikit学习的文档中概述的教程。
运行cross_val_score(fa, X)输出分数(通常为负数)。这个分数到底是多少？任何参考与您的答复将是非常感谢！
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
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1回答
我有以下数据集：
MKT econ_unemp econ_gas open
504 0.0743088 3.461 38
504 0.0740673 3.448 38
504 0.0740673 3.455 38
504 0.0740673 3.42 38
504 0.072682 3.391 38
505 0.0692244 3.345 38
505 0.0692244 3.381 38
505 0.0692244 3.484 38
505 0.0692244 3.488 38
我需要按市场对这3
浏览 0提问于2016-03-07得票数 0
2回答
编辑因子分析的输出(R)
、、、
我正在从事一个涉及执行因子分析的项目。下面是一段示例代码： fit <- factanal(mtcars, 2, rotation="varimax")
print(fit, digits=4, cutoff=.3, sort=TRUE) 这段代码的输出太长了。我只想提取出负载输出的底部，以及每个因素的方差和之后的假设检验。 如果我尝试fit$loadings，我仍然会得到太多的输出，并且我会失去底部的假设检验。有谁知道一种方法来提取输出的这些特定部分吗？ 谢谢!
浏览 17提问于2020-06-28得票数 1
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1回答
我有一个二进制数据集，包括120名参与者和92个问题。我使用R进行因子分析，它显示了22个因子，我想知道在这种情况下我应该使用哪种旋转方法？如果在这种情况下可以做旋转方法，我应该如何在R中做呢？感谢你在这方面的帮助，谢谢
浏览 8提问于2021-07-19得票数 0
1回答
我想知道是否有可能创建一个像R中所附的那样的垂直图。
该图没有X轴，它旨在可视化通过因子分析确定的因子的正极和负极。如果这在R中是不可能的，还有什么软件可以创建这样的图(例如，SAS、SPSS)？
以下是一些数据：
bijmb 11.76
chjoc 8.4
dejcp 5.03
memse 13.41
phjgr 5.86
altj 7.26
bujbv -9.53
maemj -10.59
poejpr -9.72
soajs -10.59
bijmb -7.39
浏览 2提问于2019-12-06得票数 0
3回答
半正定矩阵与数值稳定性？
、、、
我正在尝试对共现矩阵(C)进行因子分析，该矩阵是从术语文档矩阵(TD)计算得出的，如下所示: C=TD*TD‘
在理论上C应该是半正定的，但它不是，因此因子分析算法不能使用它，因为速度原因我不能改变算法)。
我查了一下，可能是一个数值稳定性问题： - answer 2。
在这里进行的好方法是什么？
浏览 7提问于2010-01-22得票数 5
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2回答
Python中的验证性因子分析
、、、、
python中有没有可以进行验证性因子分析的包？我已经找到了几个可以在python中执行探索性因子分析的程序(scikitlearn，factor_analyzer等)，但我还没有找到一个可以执行CFA的软件包。
浏览 3提问于2019-01-24得票数 3
1回答
我正在用编织机和rstudio写一份报告。我试图使用fa2latex()函数在psych包中将结果打印到一个因子分析中。我想在我的报告案文中提及由此产生的表格。fa2latex函数打印一个latex命令，但是我还没有看到一种编辑latex命令的方法。我知道我可以在创建tex文件之后编辑标签，但是我想在我的rnw文件中这样做。是否有人知道如何更改由fa2latex包中的psych函数产生的latex输出中的默认label命令。
下面是一些可用作示例的代码。
library(psych)
data(Thurstone)
fa.Thurstone<-fa(Thurstone)
fa2latex
浏览 1提问于2013-08-20得票数 0
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2回答
因子分析的特点之一是它允许非正交的潜在变量.
例如，在R中，这个特性可以通过rotation参数访问。对有这样的规定吗？很明显，这不是争论之一--但也许还有其他方法来实现这一点？
遗憾的是，我一直未能找到许多使用此功能的例子。
浏览 1提问于2016-05-14得票数 7
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1回答
我在RMarkdown文档中包含了来自psych包的因素分析结果。使用fa2latex()在psychTools包中打印因子加载表。R代码如下所示：
facm <- fa(corrmat, n.factors = 3, rotate = "varimax", fm = "wls")
fa2latex(facm, font.size = "small", caption = "Mandatory Measure Factor Analysis", heading = "Factor Loadings")
代码块
浏览 8提问于2020-08-17得票数 2
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我试着用svyfactanal()函数进行因子分析，并获得因子分数。进行因子分析是没有问题的。
library(survey)
factor1 <- svyfactanal(~ var1 + var2 + var3 ... + var12,
design = design, factors = 4, rotation = "promax",
scores = "regression")
但是，当我想提取每个观察的因子分数时，我会收到一条错误消息：
data1
浏览 2提问于2017-07-26得票数 0
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我正在通过心理分析软件包进行因子分析。
cormat <- polychoric(na.omit(mself1))
##Warning message:
In cor.smooth(mat) : Matrix was not positive definite, smoothing was done
fa(cormat,nfactors=3,n.obs = 183 ,n.iter=1, rotate="oblimin",fm="ml")
## Error in if (dim(r)[1] == dim(r)[2]) { : argument is of l
浏览 0提问于2013-01-29得票数 1
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我正在尝试使用心理学软件包进行探索性因素分析。我的数据由来自不同规模的项目组成-它们都非常不对称，但响应类别的数量不同(从4到7个不等)。我应该使用哪种因子分析方法？Minres还是WLS？在进行了EFA之后，我想使用lavaan包进行EFA。在这里，估计器MLM似乎适合我的数据。在MPlus中，有一种可用于探索性和验证性因子分析的传销方法。你知道哪种因子分析方法在心理学上最有可能对应于传销估计器吗？或者，您对数据转换有何看法？谢谢你的帮助，致以良好的问候。
浏览 0提问于2015-04-01得票数 1
我有一个庞大而稀疏的数据矩阵(2,000人，16082项)，我想在上面运行验证性因子分析。项目(item1，...，item16082)被唯一地分配给五个因素(F1，...，F5)中的一个，尽管这些因素是相关的。因此，我怀疑这些项目将根据所分配的因素之外的其他因素进行显著加载。
我如何在R中设置它？
浏览 1提问于2019-11-09得票数 0
1回答
因子分析
、、、、
我正在尝试使用scikit的因子分析对一些金融数据，以找到贝塔在一个模型中使用。FA有一个叫做n_components和容限的参数。我很难理解这些变量是如何影响结果的。我读过博士论文，做过研究，但很难找到任何相关信息。我是机器学习的新手，不是一个统计向导。有人能解释一下这些对算法输出的影响吗？
浏览 2提问于2017-07-25得票数 1
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我使用psych包的fa命令进行因子分析，因此有一个类为fa的对象。我可以使用fac$loadings查询加载，但我只想提取包含加载的表，所以我可以使用xtable (或类似的)将其转换为LaTeX格式。
示例代码：
library(psych)
library(xtable)
data(bfi)
fac <- fa(r=cor(bfi, use="complete.obs"), nfactors=5, fm="ml", rotate="none")
fac$loadings
ld <- someMagicalFunction(fac
浏览 1提问于2013-03-23得票数 10
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我目前正在使用Python语言运行探索性因子分析，它可以很好地与factor_analyzer包()配合使用。为了选择合适的因子数量，我使用了Kaiser标准和Scree图。然而，我想用Horn的平行分析来证实我的结果(Horn，1965)。在R中，我将使用psych包中的parallel函数。有没有人知道Python中等效的方法/函数/包？我已经寻找了一段时间，但不幸的是没有成功。
非常感谢你的帮助！
诚挚的问候
浏览 1提问于2020-06-10得票数 3
1回答
我需要构造一个索引，其中包括一个调查中的几个分类变量。为了计算每个变量的权重，我想使用一种统计方法，例如PCA。主成分分析被认为是对连续数据进行的，然而，对于分类变量CatPCA有一个修正的主成分分析。在python中有什么包可供阅读吗？
或者，如果没有，还有什么其他方法可以用分类变量来构造索引吗？
浏览 12提问于2022-04-25得票数 0
2回答
K-均值聚类的变量选择
、、、、
我想知道有没有什么好的方法来选择k-means算法的变量。我正在尝试使用这个算法进行市场细分，并拥有一个包含数十个潜在变量的数据集。我希望得到的结果是非常容易解释的，所以我应该将变量的数量限制在max。5-6。我对可以在SPSS Statistics或Weka中实现的解决方案特别感兴趣。另外，有没有一种方法/算法来获得用于聚类的最佳变量数量(即，我应该使用多少“好”变量)？
浏览 0提问于2014-10-23得票数 0
我的数据集是数值和分类值的混合，结果是一个类标签，大约有400列，数据集包含缺失值。在我的脑海中有很多问题。首先是：
如何处理缺失值？我用-1替换了所有缺少的值，可以吗？？如何对此数据应用MCA因子分析？我是否应该将训练和测试结合起来，然后应用主成分分析？如何解释主成分分析的输出以获得最相关的特征?
浏览 54提问于2017-10-26得票数 0
1回答
我正在使用factanal()对R中的几个变量进行因子分析。我想要确定每个案例的因子得分，但我希望因子得分是非标准化的，并且基于输入变量的原始度量。当我运行因子分析并获得因子得分时，它们似乎是标准化的，而不是输入变量的原始度量。如何获得与输入变量具有相同度量的非标准化因子分数？理想情况下，这意味着类似的均值、sd和范围。如果这是不可能的，我如何重新调整标准化因子分数以获得此指标？
下面是一个小示例：
library(psych)
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
浏览 0提问于2013-05-16得票数 2
回答已采纳
我正在尝试使用因子分析器模块来执行因子分析，使用以下代码： 对于bartlett_sphericity from factor_analyzer.factor_analyzer import calculate_bartlett_sphericity
chi_sqaure_value, p_value = calculate_bartlett_sphericity(fac)
chi_sqaure_value, p_value 对于KMO from factor_analyzer.factor_analyzer import calculate_kmo
kmo_all, kmo_model =
浏览 243提问于2019-06-23得票数 2
1回答
我使用心理包的fa命令进行因子分析，所以有一个fa类的对象。我可以用fac$loadings来查询负载，但是如何捕获负载的下半部分，从而给出SS负载以及比例和累积方差。
示例代码：
library(psych)
data(bfi)
fac <- fa(r=cor(bfi, use="complete.obs"), nfactors=5, fm="ml", rotate="none")
fac$loadings
我如何提取以下信息？
ML1 ML2 ML3 ML4 ML5
SS loading
浏览 0提问于2018-04-20得票数 1
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在这些页面上有很多关于因子分析的问题。我浏览过它们，但没有相似之处，所以希望有人能帮上忙。
我正在对一些调查问题进行因子分析，我预计会出现一些潜在的结构。我正在运行主轴或minres，并得到相同的问题，如下所示。
我的数据集包含许多离散变量和相当数量的缺失变量，编码为NA，但即使在删除所有NA之后，问题仍然存在：
minres.out <- factor.minres(r = res, nfactors = 5, residuals=F, rotate = "varimax", n.obs=NA, scores=F, SMC=T, missing=F, min.err=0
浏览 1提问于2014-06-27得票数 0
我正在使用psych包进行因子分析。我希望指定潜在因素的标签，无论是在fa()对象中，还是在用fa.diagram()绘图时。
例如，关于玩具数据：
require(psych)
n <- 100
choices <- 1:5
df <- data.frame(a=sample(choices, replace=TRUE, size=n),
b=sample(choices, replace=TRUE, size=n),
c=sample(choices, replace=TRUE, size=n),
浏览 0提问于2018-05-23得票数 4
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我使用数据state.x77执行因子分析，默认情况下它在R中。在进行了分析之后，我检查了因素负荷。
> output = factanal(state.x77, factors=3, rotation="promax")
> ld = output$loadings
> ld
Loadings:
Factor1 Factor2 Factor3
Population 0.161 0.239 -0.316
Income -0.149 0.681
Illiteracy 0.446 -0.284 -
浏览 2提问于2014-05-02得票数 0
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2回答
我有一些关于主成分和因子分析的问题。
对于PCA，特征值是从协方差矩阵还是相关矩阵计算出来的重要吗? FA呢?如果我使用协方差或相关矩阵，特征值的结果是否相同
浏览 2提问于2009-12-09得票数 4
这里有一个我试图从报告中找出的简化示例。所有的分析都是在SPSS中运行的，我没有也不使用SPSS(我的经验是使用SAS和R)。
他们正在进行回归分析，根据订购的食物类型、自我报告的食物味道和自我报告的食物质地来预测总体用餐满意度。
但是食物的风味和质地高度相关，所以他们进行了因子分析，发现食物的风味和质地负载在一个因子上，并使用因子得分进行回归。
然而，大约40%的受访者对自己报告的食物质地没有反应，所以他们在制定因素时使用了成对删除。
我的问题是，当SPSS计算因子得分并将它们作为数据集中的新变量输出时，它会对那些输入了成对删除的因子的人做什么？
它如何计算(如果它计算的话)那些在创建因子的
浏览 18提问于2016-09-21得票数 0
1回答
我对我的数据进行了因子分析，并应用了各种机器学习模型。我特别发现，与其他模型相比，它给岭和Lasso回归提供了较高的MSE值。我想知道发生这种事的原因。
浏览 0提问于2020-08-12得票数 1
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当使用factor_analyzer库进行因子分析时，结果将以数组编号显示，而不显示观察变量的名称。请告诉我如何在DataFrame中显示它！ fa = FactorAnalyzer(7,rotation="varimax")
fa.fit(df)
fa.loadings_
浏览 23提问于2019-09-09得票数 2
scikit learn中的主成分分析有一个名为"explained_variance“的属性，它捕获每个组件所解释的方差。我在scikit learn中没有看到类似的FactorAnalysis。如何计算因子分析中每个分量所解释的方差？
浏览 0提问于2016-12-30得票数 3
我过去在回归表中使用过stargazer。
然而，我想知道如何利用因子分析和主成分分析的输出来使用stargazer。
我的代码运行如下：
fa1 <- factanal(new2, factors = 4, rotation = "varimax", sort = TRUE)
print(fa1, digits = 3, cutoff = .5, sort = TRUE)
load <- fa1$loadings[,1:2]
plot(load,type="n")
text(load,labels=names(new2),cex=.7)
和
t
浏览 2提问于2017-04-11得票数 1
我在Matlab中有一个大小为10800x10800的矩阵，我直接用以下函数计算它的逆矩阵：
inv(A)
仅一次这样的计算就需要3到4分钟。这是迭代算法的一部分，需要超过20次迭代，所以总体来说会非常慢。有没有更好的方法来做这件事？也许是一些数学公式，或者是更好的Matlab函数？
编辑:矩阵是对角线。每次迭代，对角线元素都会根据拟合因子分析器的公式进行更新。但这是无关紧要的，重要的是它是一个对角矩阵，它在每次迭代中都会改变。
谢谢
浏览 6提问于2013-04-26得票数 1
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我在工作，对二分数据进行因子分析，现在我正在努力从psych包的fa.poly函数生成的对象中提取因子。
有人能帮我从fa.poly对象中提取因子(并查看相关性)吗？
工作示例请参见。
浏览 3提问于2012-07-19得票数 0
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我运行了因子分析，生成了5个因子。现在，我想将这些因素添加到原始数据集中，以运行回归，并使用自变量保持这些因素。有谁能告诉我怎么做吗？我用于因子分析的代码如下：
result.1<-subset(result,select=c(17:27))
fa.parallel(result.1)
View(result.1)
result.2<-factanal(result.1,factors=5,rotation="promax")
print(result.2)
print(result.2, digits = 2, cutoff = .2, sort = TRUE)
浏览 0提问于2011-07-27得票数 3
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我正在使用sklearn.decomposition FactorAnalysis对我的股票回报矩阵(200x676)进行因子分析，我有三个函数: fit，transform和transform_fit，我应该使用哪一个函数来获得因子负载？
浏览 37提问于2020-01-17得票数 0
1回答
考虑x^e \equiv a\pmod n，给定n、a和e>2，n是一个复合整数和未知的x。
假设函数f(a)=x，一种eth根提取器，是否可以像Shor算法的经典部分那样，用x \space modulo\space n的乘法阶来对n进行因子分析？
浏览 0提问于2020-07-09得票数 2
回答已采纳
我正在使用sklearn.decomposition FactorAnalysis对我的股票回报矩阵(200*676)进行因子分析。但我不知道如何获得因子加载。下面是我的代码： fa = FactorAnalysis(n_components=10, max_iter=30)
fa.fit(stock_return_matrix) fa.components_是因子加载吗？如果不是，如何获得因子负载？
浏览 23提问于2020-01-16得票数 2
1回答
我有一个包含各种股票信息的数据框架，我使用这些信息来创建关于公司名称的积极、消极或不确定的情绪。此数据的头部为：
head(companyReturnsNameScore)
#----------
PERMNO date EXCHCD SICCD TICKER PRC VOL RET SHROUT companyNameSentiment companyName
1 85814 19980831 3 5960 CTAC 6.1875 27989 -0.489691 6431 Not Determined 1
浏览 2提问于2016-12-09得票数 0
1回答
我有一个数据帧Data_Group_7_8，我想在因子分析的基础上进行线性回归。因子分析将col 1:4的变量配对为MR1，col 16:20的变量配对为MR2。我想将col1:4设置为自变量，将16:20设置为因变量，并尝试以下代码：
mdl <- lm(select(1:4) ~ select(16:20), data=Data_Group_7_8)
summary(mdl)
不幸的是，它不起作用。但以下代码会：
df2 <- data.frame(x=Data_Group_7_8 %>% select(1:4),y=Data_Group_7_8 %>% sel
浏览 18提问于2019-11-19得票数 1
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