r语言极大似然因子分析

极大似然因子分析是一种常用的因子分析方法，它假设观测数据服从多元正态分布，并通过最大化似然函数来估计因子载荷矩阵和特殊因子方差。在R语言中，可以使用“psych”包中的“fa”函数进行极大似然因子分析。下面是一个简单的例子：

假设我们有一个数据集“mydata”，其中包含5个变量（V1-V5），我们想对其进行极大似然因子分析，提取3个因子。代码如下：

library(psych) #加载psych包
mydata <- read.csv("mydata.csv") #读取数据
result <- fa(mydata,3,rotate="none",fm="ml") #进行极大似然因子分析
print(result) #输出结果

其中，“mydata.csv”是包含数据的CSV文件，“3”表示要提取的因子数量，“rotate="none"”表示不进行因子旋转，“fm="ml"”表示使用极大似然法进行因子分析。

输出结果将包括每个变量的因子载荷、特殊因子方差、公共因子方差、共同度、特殊因子方差贡献率等信息。