因子分析中要删除哪些变量

【问题标题】：Which variables to drop in factor analysis因子分析中要删除哪些变量
【发布时间】：2020-03-01 02:04:22
【问题描述】：

我创建了一个因子分析，但对要采用或丢弃哪些变量感到困惑。

我尝试了 12 个因素

FA_SORT<-fa.sort(FA)                  ## SORTING THE LOADINGS
ls(FA_SORT)   
### LISTING OUT THE OBJECTS
FA_SORT$loadings
#FA_SORT$e.values                                  
Loadings<-data.frame(FA_SORT$loadings[1:ncol(ds),])

【问题讨论】：

@Gregor 你好吗？请您对此提出一些想法
我对因子分析了解不多。可能这属于 stats.stackexchange，因为这是一个关于如何进行统计的问题，而不是如何以编程方式进行。
是的。正确的。谢谢你。

标签： r factor-analysis

【解决方案1】：

根据我的经验，回顾协方差矩阵通常是开始研究删除/添加变量的最佳位置。

但是，我不确定是否有足够的信息可以让您直接做出回应。为以下问题提供更多帮助答案将很有帮助：你用的是什么包？模型是什么样的？有交叉加载吗？您是否有先验假设或这种探索性假设？如果您有特定的假设，我会尝试根据您的领域专业知识提出一些理由，说明为什么应该或不应该包含项目。

如果是探索性的 - 您是否运行过 EFA？

如果您使用的是 Lavaan 并且只是想要一个数据驱动的响应，您可以使用 modindices 函数。

【讨论】：