利用主成分分析的因子载荷计算R中的分量值

我对统计分析很陌生。我用一份在论文中找到的问卷来评估我的研究。问卷中包含了不同组件上每个项目的因子加载，但我在问自己如何在数据集中使用这些加载。答案的值在1到6之间，我已经反转了负负荷。 这是加载矩阵：

我已经做了问卷调查，项目（sp4，sp5，…）作为列，答案作为行

所以我的问题是：我如何使用这些载荷来计算组件1-3？项目的答案范围从“我不同意”到“我完全同意”，计算是否与两极答案（例如“愉快”（1）和“不愉快”（6））不同

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已经谢谢你了，祝你一切顺利

我的猜测是，这是一个公共因子分析，它将公共性设置为1，而不是真正的PCA-通常PCA结果不会旋转。如果它是一个真正的主成分分析，那么分数就是变量矩阵乘以组件载荷矩阵。PCA使用奇异值分解查找：

考虑到正交正态方差最大化分量UD=XV。也就是说，右奇异向量（又名载荷）是将变量映射到组件上的系数。下面是R中的一个示例：

图书馆（心理学）
谢谢你的回答！当结果非常随机（而不是不规范化变量）时，变量的比例是否有必要？函数
scale（）
正在标准化它们-因此它们的平均值为0，方差为1。因子分析例程通过分解相关性而非协方差矩阵，对变量进行内部标准化。因此，在评分时，需要使用标准化变量。