我正在使用R中的factanal（）函数进行因子分析，使用varimax旋转（因此不是PCA）估计60个数据变量（约1500个观察值）的4个因子。我想计算每个因子解释的百分比方差，仅针对数据中特定的变量子组。然后我可以将其与为单独估计的因子模型所解释的总百分比方差进行比较。感兴趣的变量子组。这会告诉我，我是否已经满员了。因子模型很好地解释了子群中相对于仅在该子群上估计的因子模型中的变量，或者“部分”因子模型。模型。
通常情况下，我了解你会计算每个因子的总体百分比方差的平方加载数/ N. I.E.因子1解释了x％的数据，因子2解释了y％等。如果我想看看有多少变化，例如因子1只解释变量1到10，这种方法是否也有效？我只计算那些N为10的变量的SSL / N.这是一个有效的程序吗？
这样的线程提供了对旋转因子模型使用SSL / N的良好概述，但在SPSS中：https://stats.stackexchange.com/questions/205459/whats-the-relationship-between-initial-eigenvalues-and-sums-of-squared-loadings