R语言中基于Spearman相关性用principal()做因子分析及报错解决

我明白你遇到的困扰了——当用psych包的principal函数做基于Spearman相关的因子分析，且设置nfactors>1时，因为参数传递错误触发了varimax函数的报错。让我一步步帮你搞定这个问题：

报错原因 #

你设置的spearman="cor"并不是principal函数的合法参数，当函数执行到Varimax旋转步骤时，会把这个多余参数传递给stats::varimax，但varimax根本不支持这个参数，因此就出现了unused argument的错误提示。

正确解决方案 #

最稳妥的方式是先手动计算Spearman相关矩阵，再将这个矩阵传入principal函数，这样能彻底避免参数传递的冲突。如果需要计算因子得分，记得同时传入原始数据集。

具体代码示例（以mtcars数据集为例） #

# 第一步：预计算Spearman相关矩阵
spearman_corr <- cor(mtcars, method = "spearman", use = "all.obs")

# 第二步：执行因子分析，传入相关矩阵与原始数据（用于生成因子得分）
root.fa2 <- principal(
  mtcars, 
  nfactors = 3, 
  rotate = 'varimax', 
  scores = TRUE, 
  residuals = TRUE, 
  oblique.scores = TRUE, 
  method = "regression",
  cor = spearman_corr  # 指定使用预计算的Spearman相关矩阵
)

为什么原来的写法行不通？ #

principal函数本身没有spearman这个参数，你试图用它指定相关计算方法是无效的。虽然principal允许通过...传递参数给内部的cor函数，但principal自己的method参数是用来指定因子得分的计算方式（比如你用的"regression"），直接传递method="spearman"会造成参数名冲突，反而容易出错。手动预计算相关矩阵是最清晰、最不容易踩坑的方式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cnauber