如何使用 psych 包提取所有观察的主成分值

Question

我正在使用psych包进行psych维。 分析碎石图后，我决定使用 9 个最重要的 PC（15 个变量中的）来构建线性模型。 我的问题是，如何为我拥有的 500 个观察中的每一个提取 9 个最重要的 PC 的值？ 是否有任何内置函数，或者我是否必须使用加载矩阵手动计算它？

Answer 1

执行特征值分解后，返回指定数量组件的特征值、载荷和拟合度。 本质上，它涉及对相关或协方差矩阵的 n 个主成分进行主成分分析 (PCA)。 还可以显示残差相关性。通过将残差相关性与原始相关性进行比较，报告平方相关性减少的质量。 与 princomp 相比，这仅返回最佳 n 因子的子集。 为了获得更具有因子分析特征的分量载荷，特征向量通过特征值的 sqrt 重新缩放。

principal(r, nfactors = 1, residuals = FALSE,rotate="varimax",n.obs=NA, covar=FALSE,
          scores=TRUE,missing=FALSE,impute="median",oblique.scores=TRUE,
          method="regression",...)

我认同。