💻📊 R语言因子分析 | 📊数值变量是关键！

在数据分析的世界里，因子分析是一种强大的工具，能够帮助我们从复杂的数据集中提取关键信息。然而，在使用R语言进行因子分析时，需要注意一个重要的前提条件：它只适用于数值型变量！💪

首先，因子分析的目标是通过降维技术找到数据中的潜在结构。例如，当我们有一组问卷调查数据时，可以通过因子分析找出隐藏在问题背后的共同主题。但问题来了——如果数据包含非数值类型（如文本或分类变量），我们需要先将其转换为数值形式，比如使用独热编码（One-Hot Encoding）。🌈

其次，确保你的数据满足正态分布假设和无缺失值的要求。如果数据存在问题，可以尝试标准化处理（scale()函数）来提高模型准确性。此外，选择合适的因子数量也至关重要，通常可以借助碎石图（Scree Plot）或特征根大于1法则来决定。📈

最后，记得用psych包中的`fa()`函数执行因子分析，并结合`print()`与`summary()`查看结果。实践出真知，多动手尝试吧！🚀

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