从因子分析导出/解释因子负荷

Question

首次尝试因素分析。 我有一组代表标准普尔指数和10只其他股票的收盘价的数据。当我对数据集（11个变量）进行卵石测试时，我的特征值是2，所以我运行因子为= 2的事实p值非常低。 因此，我将因子的数量增加到6，之后又遇到了数值问题。 因此，我认为我不应该拒绝因子数量为6的假设。

现在，假设我上面已描述的是继续进行的正确方法，如何得出6个因子的因子负荷？ 多亏了这一评论，我才能够弄清楚因素负荷，但是如何解释它们呢？

如您所见，由于某些因素，结余是空白的。

这些是值：

Loadings:
       Factor1  Factor2  Factor3 Factor4 Factor5 Factor6  
SP500  0.597    0.710    0.150   0.107   0.316         
XOM                      0.963   0.124   0.147  -0.165 
BGCP   0.762    0.394    0.148   0.349                 
INTC   0.282    0.935            0.117                 
FB     0.742    0.634    -0.171                         

                     '

Answer 1

factanal factional()函数返回一个factanal对象。 假设您估算了以下两个因素模型：

fmodel <- factanal(data, factors=2)

然后，您可以使用以下方法获取估计的因子负荷：

fmodel$loadings

要检查str(fmodel) factional()函数还估算了什么，请参见： str(fmodel)