我的因子分析中的因子得分有问题。因子得分的范围异常大（27，对于其他类似数据集通常为6），并且该得分似乎不遵循因子负荷（即，您期望得到低得分的观察值却高） ）。
因子分析代码：
fit <- fa(df, nfactors = 2)
Loadings:
MR1 MR2
clib 1.01
trust 0.92 -0.10
copt -0.24
xeno 0.26
natm 0.65 0.49
auth 1.02
以下是我希望在MR1上获得高分的观察示例：
clib trust copt xeno natm auth MR1 MR2
0.04 0.37 -0.09 0.12 0.22 0.44 -1.24 0.84
这是MR1得分异常高的一个例子：
clib trust copt xeno natm auth MR1 MR2
-0.01 -0.03 -0.10 -0.44 -0.04 -0.02 10.16 -1.45
此外，这是分数与项目值之间的相关性：
MR1 MR2
clib 0.08 0.92
trust 0.27 0.17
copt -0.00 -0.20
xeno 0.00 0.22
natm 0.24 0.65
auth 0.30 0.28
可以看出，trust，natm或auth的高值似乎对MR1并没有可靠的影响，这一点令人惊讶地得到证实。项目拥有与因素之间的相关性较低。如果有人对如何根据加载量精确计算因子得分有一定的专业知识，那么。