R语言探索性因子分析代码

探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis，EFA）是一种常用的数据降维方法，用于确定数据中的潜在因子。在R语言中，可以使用psych包或者GPArotation包来进行EFA分析。

下面是使用psych包进行EFA分析的代码示例：

# 加载数据
data <- read.csv("data.csv")

# 加载psych包
library(psych)

# 进行EFA分析
efa_result <- fa(data, nfactors = 3, rotate = "varimax", scores = "regression", fm = "ml")

# 输出结果
print(efa_result)

# 绘制因子贡献度图
plot(efa_result, type = "l")

其中，data.csv为数据文件，nfactors指定了需要提取的因子个数，rotate指定了旋转方法（这里使用了Varimax旋转），scores指定了因子得分计算方法（这里使用了回归得分法），fm指定了因子提取方法（这里使用了最大似然法）。

以上是一个简单的EFA分析代码示例，你可以根据具体情况进行调整和修改。如果需要更详细的说明，可以参考psych包的官方文档或者其他相关资料。