如何将斯皮尔曼相关性应用于R中的principal（）的因子分析？

Question

可以使用具有非参数分布的 mtcar 对其进行测试。 我正在开发一个因子分析。我的数据本质上是非参数的。因此，根据文献，建议应用 Spearman 测试。我正在使用函数：

root.fa2 <- principal(dt, 
                  nfactors = 3, 
                  rotate = 'varimax',
                  scores=T, 
                  residuals =T,
                  oblique.scores=T,
                  method="regression",
                  spearman="cor",
                  use = "all.obs")

默认情况下，她使用选项 cor = "cor" 应用 Person 测试。但是，这是针对参数数据指示的。 spearman = "cor" 选项对该函数有效。但是，此错误正在返回-> stats::varimax(loadings, ...) 中的错误：未使用的参数（spearman = "cor"）。这仅在我定义 nfactors > 1 时发生。

Answer 1

文档可能在这里并不清楚，但是查看MixedCor 的文档可以得到以下结果：

root.fa2 <- principal(mtcars, nfactors = 3, 
        rotate = 'varimax', scores=TRUE, residuals=TRUE, oblique.scores=TRUE,
        method="regression", use = "all.obs", cor="spearman")

注意。拼写 TRUE 和 FALSE 是一种很好的做法，因为它们是保留字。 T 和 F 通常可以工作，但它们不是保留的，因此您可能会意外地将 T 或 F 分配给代码其他部分的值。