在R中的因子分析调用中指定最小特征值

问题描述

这是一个统计问题–

在STATA中，您可以指定最小特征值，以便选择最佳的因子数量。

. forvalues i=1/11{
  2.         unab vars: `vv`i''
  3.         di _n(3)"################## vars: `vars' ##################"
  4.         factor `vv`i'',pcf mineigen(1)
  5.         rotate
  6.         alpha `vv`i''
  7.   }

factanal（）和psych :: principal（）都要求程序员在初始调用中指定确切的因子数量。

例如：

 fit <- factanal(mydata,3,rotation="varimax")

我知道我可以进一步探索以找到理想的数字：

https://www.statmethods.net/advstats/factor.html
    # Determine Number of Factors to Extract
    library(nFactors)
    ev <- eigen(cor(mydata)) # get eigenvalues
    ap <- parallel(subject=nrow(mydata),var=ncol(mydata),rep=100,cent=.05)
    nS <- nScree(x=ev$values,aparallel=ap$eigen$qevpea)
    plotnScree(nS) 

我希望R决定要提取的因素，而不必进行任何探索性工作。在R中可以吗？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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