R语言实现上述数据的因子分析，并将结果展示出来

首先，我们需要将数据导入R中，然后进行标准化处理。代码如下：

data <- read.csv("data.csv", header = TRUE, row.names = 1) # 读取数据
data_std <- scale(data) # 标准化处理

接下来，我们可以使用`psych`包中的`fa`函数进行因子分析。代码如下：

library(psych)
fa_result <- fa(data_std, nfactors = 3, rotate = "varimax") # 进行因子分析，设定3个因子，使用varimax旋转方法

其中，`nfactors`参数指定因子个数，`rotate`参数指定旋转方法，这里我们使用`varimax`旋转方法。

最后，我们可以使用`fa_result`对象中的各种函数来获取因子分析的结果，例如：

# 因子贡献率
fa_result$Vaccounted

# 因子载荷矩阵
fa_result$loadings

# 因子得分
fa_scores <- as.data.frame(fa_result$scores)

完整代码如下：

data <- read.csv("data.csv", header = TRUE, row.names = 1) # 读取数据
data_std <- scale(data) # 标准化处理

library(psych)
fa_result <- fa(data_std, nfactors = 3, rotate = "varimax") # 进行因子分析，设定3个因子，使用varimax旋转方法

# 因子贡献率
fa_result$Vaccounted

# 因子载荷矩阵
fa_result$loadings

# 因子得分
fa_scores <- as.data.frame(fa_result$scores)

根据因子载荷矩阵，我们可以将每个变量与每个因子之间的关系可视化出来。代码如下：

library(ggplot2)

# 绘制因子载荷图
loadings <- as.data.frame(fa_result$loadings)
loadings$variables <- rownames(loadings)
loadings_long <- reshape2::melt(loadings, id.vars = "variables")
ggplot(loadings_long, aes(x = variables, y = value, fill = factor(variable))) + 
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  coord_flip() +
  xlab("Variables") +
  ylab("Loadings") +
  ggtitle("Factor Loadings")

这段代码将因子载荷矩阵转化为`loadings_long`数据框，然后使用`ggplot2`包绘制了因子载荷图。该图展示了每个变量与每个因子之间的关系，其中颜色表示不同的因子。