princomp（）とprincipal（）でRでPCAを実行すると異なる結果

Question

データセットUSArresstsを使用してprincomp()とprincipal()を使用してRでPCAを実行しようとしました。しかし、ローディング/ローテーションとスコアの2つの異なる結果が得られました。

まず、元のデータフレームを中央に置き、正規化して、出力を比較しやすくしました。

princompPCA$loadings 
principalPCA$loadings 

あなたは差がある理由を説明するために私を助けてくださいでした：

library(psych) 

trans_func <- function(x){ 
    x <- (x-mean(x))/sd(x) 
    return(x) 
} 

A <- USArrests 
USArrests <- apply(USArrests, 2, trans_func) 

princompPCA <- princomp(USArrests, cor = TRUE) 
principalPCA <- principal(USArrests, nfactors=4 , scores=TRUE, rotate = "none",scale=TRUE) 

は、それから私は、次のコマンドを使用して負荷とスコアの結果を得ましたか。これらの結果をどのように解釈できますか？

Answer 1

?principalのヘルプ文書の最後に：

「固有ベクトルは、因子分析におけるより一般的なコンポーネントの負荷を生成する固有値のsqrtによって再スケーリングされます。」

したがってprincipalは、スケールされた読み込みを返します。実際には、principalは主成分法で推定された因子モデルを生成します。