R中的“手动”因素分析

我试着按照Tabachnick和Fidell在“使用多元统计”中的因素分析章节进行。

数据和我的步骤如下:

# data
dat.ski <- data.frame(skiers = paste0("S", c(1:5), sep=""), cost = c(32, 61, 59, 36, 62), lift=c(64, 37, 40, 62, 46) , depth = c(65, 62, 45, 34, 43), powder = c(67, 65, 43, 35, 40))

# correlation matrix
cor.ski <- cor(dplyr::select(dat.ski, -skiers)) 

# eigenvalues and eigenvectors
eig.ski <- eigen(cor.ski)

相关矩阵和特征值(2.02、1.94、0.04和0.00)与书中的一致。前两个特征向量是(.352,-0.251,-0.626,-0.647)和(.514,-.664,.322,.280)。

然而,这本书接着说,只有前两个特征值被保留,并且“因子分析被重新运行”,这导致以下两个特征值*:2.00,1.91和特征向量(-2,83,0.177,0.568,0.675)和(0.651,-0.685,0.252,0.207)。我无法再现这些特征向量。。。如果我跑 psych::fa(cor.ski, nfactors=2, fm="pa") ,SS荷载对应于新特征值*。

谢谢。