У меня проблема с показателями факторов из моего факторного анализа.Диапазон значений факторов необычно велик (27, когда обычно 6 для других аналогичных наборов данных), и оценки, по-видимому, не соответствуют нагрузкам факторов (т. Е. Наблюдения, которые вы ожидаете получить низкие оценки, вместо этого имеют более высокие оценки)).
Код факторного анализа:
fit <- fa(df, nfactors = 2)
Loadings:
MR1 MR2
clib 1.01
trust 0.92 -0.10
copt -0.24
xeno 0.26
natm 0.65 0.49
auth 1.02
Вот пример наблюдения, которое я ожидаю получить на MR1:
clib trust copt xeno natm auth MR1 MR2
0.04 0.37 -0.09 0.12 0.22 0.44 -1.24 0.84
пример необычно высокого балла для MR1:
clib trust copt xeno natm auth MR1 MR2
-0.01 -0.03 -0.10 -0.44 -0.04 -0.02 10.16 -1.45
Более того, вот корреляции между баллами и значениями для предметов:
MR1 MR2
clib 0.08 0.92
trust 0.27 0.17
copt -0.00 -0.20
xeno 0.00 0.22
natm 0.24 0.65
auth 0.30 0.28
Как видно, этоне похоже, что высокие значения trust, natm или auth оказывают надежное влияние на MR1, и это подтверждается удивительно низкой корреляцией между элементами и фактором.Если у кого-то есть опыт в том, как именно рассчитываются коэффициенты, исходя из нагрузок, это было бы здорово.