Столкнулась с вопросом. Я знаю, что факторный анализ требует как минумум в 3 раза больше испытуемых чем переменных. А если у меня 10 переменных и 90 наблюдений, корректно ли тут делать факторный анализ. У меня получается всего лишь один фактор, но подзавязку сильно нагруженный этими переменными. Что характерно, методом главных компонент хотела выделить кол-во факторов, но она закрыта. Как будто программа изначально видит, что 2 фактора из этих наблюдений не выйдет.

1. Это простое геометрическое преобразование данных оно всегда корректно (минимально хотя бы два различных случая надо иметь).

2. Для проверки статгипотез в факторном анализе придется делать перестановочные тесты самостоятельно (ну или искать пакеты где они есть).

Так не бывает. Вы не разобрались в настройках своей программы. Читайте помощь или ищите программу где загадочная "Она" открыта.

А можно поподробнее про перестановочные тесты.
Это статистика 8.

Именно попыткой сделать перестановочный тест в статистике для виндовс (правда 6 версии) на встроенном в неё бейсике и обратило меня окончательно в сторону R

Нет, тест я написал и он даже как то работал Увы его не осталось в живых

Основное количество перестановочных тестов в факторном анализе задействовано на определение числа факторов составляющих "простую структуру".

Вот когда то такую штуку написал http://p2004r.blogspot.com/2011/04/blog-post.html более продвинутая версия http://molbiol.ru/forums/index.php?showtop...t&p=1369216

PS но сейчас куча всего этого есть в готовом виде в R