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次のコードのようにプリンシパル関数を使用すると、すべての標準化されたローディングを示す素敵なテーブルと、固有値と比率と累積比率が説明されたテーブルが得られます。 

rotatedpca <- principal(PCFdataset, nfactors = 8, rotate = "varimax", scores = T)

この出力を (WriteXLS を使用して) Excel ファイルにエクスポートしたいのですが、それはデータフレームに対してのみ行うことができます。次のコードを使用して、標準化された負荷を抽出できます。

loadings<-as.data.frame(unclass(rotatedpca$loadings))

しかし、主関数を呼び出すだけで通常表示される他の情報、特に固有値と説明された比率と累積分散にアクセスする方法がわかりません。私はrotatedcpa$valuesを試しましたが、元の12個の変数すべての固有値のように見えるものを、回転なしの係数として返しますが、これは理解できません。そして、分散で説明された値を抽出しようとする方法すら見つけられませんでした。たとえば、プリンシパル関数から以下に取得する R 出力のようなデータフレームを簡単に作成するにはどうすればよいですか?

                       RC2  RC3  RC8  RC1  RC4  RC5  RC6  RC7
SS loadings           1.52 1.50 1.45 1.44 1.01 1.00 0.99 0.98
Proportion Var        0.13 0.12 0.12 0.12 0.08 0.08 0.08 0.08
Cumulative Var        0.13 0.25 0.37 0.49 0.58 0.66 0.74 0.82
Proportion Explained  0.15 0.15 0.15 0.15 0.10 0.10 0.10 0.10
Cumulative Proportion 0.15 0.31 0.45 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00

私の投稿を読んでくれてありがとう！

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私はこの機能を psych 1.3.10.11 の最新の (今日の時点で) リリースに追加しました。もしあなたが

 f3 <- fa(Thurstone,3) 
   #or
   p3 <- principal(Thurstone,3)
   #then
   p <- print(f3)
   p # will give you
    p
   $Vaccounted
                            MR1       MR2       MR3
   SS loadings           2.6411150 1.8621522 1.4951831
  Proportion Var        0.2934572 0.2069058 0.1661315
  Cumulative Var        0.2934572 0.5003630 0.6664945
  Proportion Explained  0.4402995 0.3104389 0.2492616
  Proportion            0.4402995 0.7507384 1.0000000

一般に、psych パッケージに関する提案や質問がある場合は、私に直接連絡すると、より迅速な回答が得られます。

明細書

于 2013-10-12T23:23:44.740 に答える
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なぜこれではないのですか：

 capture.output( print(rotatedpca), file="pc.txt")

Text to Columns.../Data メニューの機能を使用して、必要な部分を Excel に読み込むことができます。または、開いている空白の Excel ドキュメントに貼り付けて、変換する行を選択することもできます。おそらく自動的に提供される「固定」オプションを使用してください。

于 2013-06-28T20:34:59.353 に答える