私は PCA を実行しましたが、結果は次のようになります。
RC1 RC14 RC2 RC5 RC3 RC9 RC6 RC7 RC16 RC11 RC19 RC12 RC26 RC8 RC10 RC4 RC20 …
SS loadings 3.199 3.161 3.001 2.958 2.928 2.908 2.793 2.786 2.727 2.723 2.696 2.558 2.544 2.540 2.515 2.499 2.494 …
Proportion Var 0.005 0.005 0.005 0.004 0.004 0.004 0.004 0.004 0.004 0.004 0.004 0.004 0.004 0.004 0.004 0.004 0.004 …
Cumulative Var 0.005 0.010 0.014 0.019 0.023 0.027 0.032 0.036 0.040 0.044 0.048 0.052 0.056 0.060 0.063 0.067 0.071 …
ご覧のとおり、因子 (RC1、RC14 など) が正しい順序になっていません。
使用できる固有値を取得するにはfit$values、次のようなリストを取得します
[1] 4.9880983 4.3804479 3.4831868 3.4637441 3.1826873 2.9171613 2.7109790 2.7069910 2.6505181 2.5475078 2.5339040
[12] 2.5167436 2.4434298 2.4023438 2.3648536 2.3065183 2.2927025 2.2779793 2.2523245 2.2436222 2.2073776 2.1823970
[23] 2.1626319 2.1487751 2.1274126 2.0963421 2.0918373 2.0728735 2.0603362 2.0470462 2.0355974 2.0202679 2.0170792
[34] 2.0013015 1.9891380 1.9874788 …
これらの因子の固有値が必要です。問題は、因子が順序付けられていないため、どうすれば因子とそれぞれの固有値を一致させることができるかということです。RC1 の固有値は 4.9880983 だと思いますが、RC14 の固有値は 4.3804479 または 2.4023438 ですか?