如何使用主体函数获取R中每个主要组件的观察分数

Question

pc_unrotate =主体（correlate1，nfactors = 4，rotate =“ none”）打印（pc_unrotate）

输出：主成分分析调用：principal（r = relatede1，nfactors = 4，rotate =“ none”）基于相关矩阵的标准化载荷（模式矩阵）PC1 PC2 PC3 PC4 h2 u2 comProdQ​​ual 0.25 -0.50 -0.08 0.67 0.77 0.232 2.2易康0.31 0.71 0.31 0.28 0.78 0.223 2.1TechSup 0.29 -0.37 0.79 -0.20 0.89 0.107 1.9CompRes 0.87 0.03 -0.27 -0.22 0.88 0.119 1.3广告0.34 0.58 0.11 0.33 0.58 0.424 2.4产品线0.72 -0.45 -0.15 0.21 0.79 0.213 2.0销售FImage 0.38 0.75 0.31 0.23 0.86 0.141 2.1ComPricing -0.28 0.66 -0.07 -0.35 0.64 0.359 1.9WartyClaim 0.39 -0.31 0.78 -0.19 0.89 0.108 2.0奥迪林0.81 0.04 -0.22 -0.25 0.77 0.234 1.3DelSpeed 0.88 0.12 -0.30 -0.21 0.91 0.086 1.4

                   PC1  PC2  PC3  PC4

SS负载3.43 2.55 1.69 1.09比例变量0.31 0.23 0.15 0.10累积变量0.31 0.54 0.70 0.80解释比例0.39 0.29 0.19 0.12累计比例0.39 0.68 0.88 1.00

平均项目复杂度= 1.9检验4个成分就足够的假设。

残差的均方根（RMSR）为0.06

基于非对角线值的拟合= 0.97

现在我需要获取分数，尝试过pc_unrotate $ scores，但它返回null。

执行名称（pc_unrotate），Name of PCA并发现缺少Scores属性...所以我该怎么做才能获得PCA分数？

Answer 1

将参数scores=TRUE添加到principal()函数调用：https://www.rdocumentation.org/packages/psych/versions/1.9.12.31/topics/principal