pc_unrotate = principal(correlate1,nfactors = 4,rotate = "none")
print(pc_unrotate)
output:
Principal Components Analysis
Call: principal(r = correlate1, nfactors = 4, rotate = "none")
Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
PC1 PC2 PC3 PC4 h2 u2 com
ProdQual 0.25 -0.50 -0.08 0.67 0.77 0.232 2.2
Ecom 0.31 0.71 0.31 0.28 0.78 0.223 2.1
TechSup 0.29 -0.37 0.79 -0.20 0.89 0.107 1.9
CompRes 0.87 0.03 -0.27 -0.22 0.88 0.119 1.3
Advertising 0.34 0.58 0.11 0.33 0.58 0.424 2.4
ProdLine 0.72 -0.45 -0.15 0.21 0.79 0.213 2.0
SalesFImage 0.38 0.75 0.31 0.23 0.86 0.141 2.1
ComPricing -0.28 0.66 -0.07 -0.35 0.64 0.359 1.9
WartyClaim 0.39 -0.31 0.78 -0.19 0.89 0.108 2.0
OrdBilling 0.81 0.04 -0.22 -0.25 0.77 0.234 1.3
DelSpeed 0.88 0.12 -0.30 -0.21 0.91 0.086 1.4
PC1 PC2 PC3 PC4
SS loadings 3.43 2.55 1.69 1.09
Proportion Var 0.31 0.23 0.15 0.10
Cumulative Var 0.31 0.54 0.70 0.80
Proportion Explained 0.39 0.29 0.19 0.12
Cumulative Proportion 0.39 0.68 0.88 1.00
Средняя сложность элемента = 1,9. Проверка гипотезы о том, что 4 компонентов достаточно.
Среднеквадратичное значение остатков (RMSR) равно 0,06.
Подгонка на основе недиагональных значений = 0,97
Теперь мне нужно получить баллы. Пробовал pc_unrotate$scores, но он возвращает ноль.
выполненные имена (pc_unrotate), Имя PCA и обнаружено, что атрибут Scores отсутствует.. .итак, что я могу сделать, чтобы получить баллы PCA?
