当cor=TRUE表示用样本的相关矩阵R做主成分分析
当cor=FALSE表示用样本的协方差阵S做主成分分析
可以用data_PCA$scores 求主成分的得分，
Standard deviation 标准差   其平方为方差=特征值，显示9*14的标准差矩阵，没有显示，#----Proportion of Variance  方差贡献率
#----Cumulative Proportion  方差累计贡献率，这两个指标比较重要，

data_fa<-factanal(std_data,factors=6,rotation = "varimax",scores = "regression")
factors=6 选6个因子
rotation = "varimax" 表示旋转

loadings，代表了这些因子和原来变量的关系。
Comp.1 那一列中医院数量 、疾病预防控制中心数量、床位数 等正的值，流行病发病率和病死率是负值，  说明因子1的方向医院数量 、疾病预防控制中心数量、床位数一致，
而与流行病发病率和病死率  的方向相反，即这两组变量所处的位置是相反的