Dejarx Ser un marco de datos de muestra.

set.seed(0)
x <- replicate(4, rnorm(10))

Un PCA utilizando elprincipal función de lapsych el paquete producirá:

> principal(x, nf=4, rotate="none")
...
                       PC1  PC2  PC3  PC4
SS loadings           1.91 1.09 0.68 0.31
Proportion Var        0.48 0.27 0.17 0.08
Cumulative Var        0.48 0.75 0.92 1.00
Proportion Explained  0.48 0.27 0.17 0.08
Cumulative Proportion 0.48 0.75 0.92 1.00

Rotando la solución de PCA usando elvarimax criterio produce nuevos componentes ahora nombradosRCi para indicar que las PC se han girado (por lo tanto, ya no son PC).

> principal(x, nf=4, rotate="varimax")
...
                       RC4  RC3  RC2  RC1
SS loadings           1.03 1.02 1.00 0.95
Proportion Var        0.26 0.26 0.25 0.24
Cumulative Var        0.26 0.51 0.76 1.00
Proportion Explained  0.26 0.26 0.25 0.24
Cumulative Proportion 0.26 0.51 0.76 1.00

Mi pregunta: Por que es el orden ahoraRC4 aRC1 con los números disminuyendo de 4 a 1. Los RC aún se ordenan de acuerdo con su parte de SS. Como la rotación es ortogonal no entiendo el punto. ¿Qué información adicional útil transmite el orden de los nombres de RC? ¿O me equivoco al considerar la orden como arbitraria si la rotación es ortogonal?

¡Gracias!