在r中怎样根据共同性查看哪些变量没有被公共因子很好的解释
时间: 2024-03-27 13:41:29 浏览: 21
在R中,可以使用因子分析来评估变量间的共同性和公共因子对变量的解释程度。如果一个变量没有被公共因子很好的解释,那么它在因子分析中会有较高的唯一性方差(即不可解释的方差)。
下面是一些可以在R中使用的代码示例来评估变量的唯一性方差:
1. 使用 psych 包中的 fa() 函数进行因子分析,并使用 print() 函数查看唯一性方差:
```
library(psych)
data <- read.csv("data.csv")
factor_analysis <- fa(data, nfactors = 3)
print(factor_analysis$u)
```
2. 使用 ggplot2 包中的 autoplot() 函数绘制 scree plot,并查看每个变量的唯一性方差:
```
library(ggplot2)
scree_plot <- autoplot(factor_analysis, type = "scree") +
theme_classic() +
labs(x = "Number of factors", y = "Eigenvalues") +
ggtitle("Scree plot")
print(scree_plot)
```
在 scree plot 中,可以观察每个变量的唯一性方差。唯一性方差比较高的变量在 scree plot 中会表现为比较陡峭的拐点。
3. 使用 VSS() 函数进行因子分析,并查看每个变量的唯一性方差:
```
library(psych)
data <- read.csv("data.csv")
factor_analysis <- VSS(data, n = 3)
print(factor_analysis$uniqueness)
```
在 VSS() 函数中,使用参数 n 来指定因子的数量。可以通过查看 factor_analysis$uniqueness 来查看每个变量的唯一性方差。