我正在对我的数据集执行探索性因子分析，该数据集由23个变量组成（这些变量是向人们提出的问题）。我得到了1777个这些变量的观察结果，我想调查可以解释这些变量的潜在因素。因此，我首先使用函数fa()，然后尝试使用函数factanal()，它没有给出我难以解释的相同结果。
有人可以解释fa()和factanal()函数之间的差异吗？
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实际上，在分析了R中的帮助之后，我发现了主要的不同之处：
factanal对协方差矩阵或数据矩阵执行最大似然因子分析，而fa（）函数是一种更通用的函数，因为它提出了不同的拟合方法，例如普通最小二乘回归（OLR）。 fa（）还允许绘制因子分析图，以便直观地检索哪些因素解释了具有不同负载的变量。
总之，我会说fa（）允许比factanal（）
更灵活