Realización del análisis de un factor en la programación R: función factanal()

El análisis factorial, también conocido como análisis factorial exploratorio, es una técnica estadística utilizada en la programación R para identificar la estructura relacional inactiva y, además, reducir un conjunto de variables a unas pocas variables. El motivo principal para utilizar esta técnica es averiguar qué factor es el más responsable de la influencia en la categorización de los pesos.

Sintaxis: factanal(x, factores)

Parámetros:
x: representa los
factores del conjunto de datos: especifica el número de factores que se ajustarán

Ejemplo:
supongamos que hay una cantidad de alimentos disponibles en el conjunto de datos con sus puntos de datos de textura de alimentos, como aceite, densidad, crujiente, fractura y dureza.

# Reading csv file of food textures
food_textures <- read.csv("https://userpage.fu-berlin.de/soga/300/30100_data_sets/food-texture.csv")
  
food_textures <- food_textures[, 2:6]
  
factor_analysis <- factanal(food_textures, factors = 2)
  
print(factor_analysis)
  
# Output to be present as PNG file 
png(file = "factorAnalysisGFG.png")
  
# Plot factor 1 by factor 2
load <- factor_analysis$loadings[, 1:2]
  
# Plot graph
plot(load, type = "n")
text(load, labels = names(food_textures), cex = .9)
  
# Saving the file
dev.off()

Producción:

Call:
factanal(x = food_textures, factors = 2)

Uniquenesses:
     Oil  Density   Crispy Fracture Hardness 
   0.334    0.156    0.042    0.256    0.407 

Loadings:
         Factor1 Factor2
Oil      -0.816         
Density   0.919         
Crispy   -0.745   0.635 
Fracture  0.645  -0.573 
Hardness          0.764 

               Factor1 Factor2
SS loadings      2.490   1.316
Proportion Var   0.498   0.263
Cumulative Var   0.498   0.761

Test of the hypothesis that 2 factors are sufficient.
The chi-square statistic is 0.27 on 1 degree of freedom.
The p-value is 0.603