主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。

探索性因子分析（EFA）是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法，通过寻找一组更小　的、潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的、变量间的关系。

R的基础安装包中提供了PCA和EFA的函数，分别为princomp （）和factanal（）

psych包中有用的因子分析函数

（1）数据预处理；PCA和EFA都是根据观测变量间的相关性来推导结果。用户可以输入原始数据矩阵或相关系数矩阵列到principal()和fa（）函数中，若输出初始结果，相关系数矩阵将会被自动计算，在计算前请确保数据中没有缺失值；

（2）选择因子分析模型。判断是PCA（数据降维）还是EFA（发现潜在结构）更符合你的分析目标。若选择EFA方法时，还需要选择一种估计因子模型的方法（如最大似然估计）。

（3）判断要选择的主成分/因子数目；

（4）选择主成分/因子；

（5）旋转主成分/因子；

（6）解释结果；

（7）计算主成分或因子得分。

PCA的目标是用一组较少的不相关变量代替大量相关变量，同时尽可能保留初始变量的信息，这些推导所得的变量称为主成分，它们是观测变量的线性组合。如第一主成分为：

PC1=a1X1=a2X2+……+akXk  它是k个观测变量的加权组合，对初始变量集的方差解释性最大。

第二主成分是初始变量的线性组合，对方差的解释性排第二， 同时与第一主成分正交（不相关）。后面每一个主成分都最大化它对方差的解释程度，同时与之前所有的主成分都正交，但从实用的角度来看，都希望能用较少的主成分来近似全变量集。

PCA中需要多少个主成分的准则：

根据先验经验和理论知识判断主成分数；

根据要解释变量方差的积累值的阈值来判断需要的主成分数；

通过检查变量间k*k的相关系数矩阵来判断保留的主成分数。

最常见的是基于特征值的方法，每个主成分都与相关系数矩阵的特征值 关联，第一主成分与最大的特征值相关联，第二主成分与第二大的特征值相关联，依此类推。

Kaiser-Harris准则建议保留特征值大于1的主成分，特征值小于1的成分所解释的方差比包含在单个变量中的方差更少。

Cattell碎石检验则绘制了特征值与主成分数的图形，这类图形可以展示图形弯曲状况，在图形变化最大处之上的主成分都保留。

最后，还可以进行模拟，依据与初始矩阵相同大小的随机数矩阵来判断要提取的特征值。若基于真实数据的某个特征值大于一组随机数据矩阵相应的平均特征值，那么该主成分可以保留。该方法称作平行分析。

利用fa.parallel（）函数，可同时对三种特征值判别准则进行评价。

碎石头、特征值大于1准则和100次模拟的平行分析（虚线）都表明保留一个主成分即可保留数据集的大部分信息，下一步是使用principal（）函数挑选出相应的主成分。

principal（）函数可根据原始数据矩阵或相关系数矩阵做主成分分析

格式为：principal（的，nfactors=,rotate=,scores=）

其中：r是相关系数矩阵或原始数据矩阵；

nfactors设定主成分数（默认为1）；

rotate指定旋转的方式[默认最大方差旋转（varimax）]

scores设定是否需要计算主成分得分（默认不需要）。