如何從fa（）的結果中查找條件？

的psych::fa()結果如下：如何從fa（）的結果中查找條件？

Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix 
     MR1 MR2 h2 u2 com 
q02 0.05 0.67 0.46 0.54 1.0 
q04 -0.21 0.42 0.31 0.69 2.0 
q05 0.05 0.74 0.57 0.43 1.2 
q06 -0.01 0.85 0.72 0.28 1.0 
q07 0.03 0.72 0.52 0.48 1.1 
q08 0.03 0.73 0.55 0.45 1.1 
q09 0.06 0.74 0.60 0.40 1.1 
q10 0.08 0.68 0.47 0.53 1.1 
q11 0.10 0.71 0.50 0.50 1.1 
q12 0.05 0.83 0.71 0.29 1.0 
q13 -0.07 0.91 0.83 0.17 1.0 
q14 0.00 0.91 0.83 0.17 1.0 
q15 0.01 0.74 0.55 0.45 1.0 
q46 0.85 -0.04 0.69 0.31 1.1 
q47 0.61 0.11 0.29 0.71 1.3 
q48 0.87 0.04 0.78 0.22 1.1 
q49 0.78 0.00 0.71 0.29 1.0 
q51 0.63 -0.03 0.56 0.44 1.2 
q52 0.78 0.07 0.73 0.27 1.1 
q53 0.62 0.01 0.39 0.61 1.0 
q54 0.55 -0.11 0.50 0.50 1.5 
q55 0.87 0.08 0.78 0.22 1.0 
q56 0.67 -0.03 0.62 0.38 1.2 
q57 0.28 -0.01 0.59 0.41 1.0 
q58 0.54 0.09 0.33 0.67 1.2 
q59 0.89 0.10 0.79 0.21 1.0 
q60 0.85 -0.03 0.71 0.29 1.0

檢查由行結果行，就可以找到q57裝載每個因子< 0.3的（最大值= 0.28在MR1），這意味着該項目應被刪除。
很難一一檢查數據，如何找到項目loading of each factor <0.3？

來源

2017-08-03 Chris Kelly

它很容易，如果你來幫助你提供一個[可重現的示例]（https://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example）以及用於生成上述對象的代碼。清楚地指定樣本輸入的所需輸出。 – MrFlick

假設因子的負載量爲小於0.3時MR1和MR2兩者都小於0.3，則可以使用PMAX代替最大以獲得最大的兩個向量成對的，如下所示：

df = df[pmax(df$MR1,df$MR2)<0.3,]

 MR1 MR2 h2 u2 com 
q57 0.28 -0.01 0.59 0.41 1

您可以刪除一行

df = df[-which(pmax(df$MR1,df$MR2)<0.3),]

來源

2017-08-03 14:36:42 Florian

如何從fa（）的結果中查找條件？

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