Ladungen hinzufügen, um die Anpassung zu verbessern
Wenn du weitere Beziehungen zwischen Items und Faktoren hinzufügst, verbessert sich die Modellanpassung immer, weil mehr Parameter die Daten präziser abbilden. Achte jedoch darauf, dass zusätzliche Ladungen theoretisch begründet sind. Ein guter Startpunkt sind Ladungen, die in einer EFA mit derselben Anzahl an Faktoren stark waren (natürlich auf einem separaten Datensatz!). Überlege, ob diese vorgeschlagenen Item-Faktor-Beziehungen theoretisch gerechtfertigt sind. Wenn deine Theorie sie stützt, kannst du sie in deine CFA aufnehmen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Faktorenanalyse in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Add some plausible item/factor loadings to the syntax
theory_syn_add <- "
AGE: A1, A2, A3, A4, A5
CON: C1, C2, C3, C4, C5
EXT: E1, E2, E3, E4, E5, ___
NEU: N1, N2, N3, N4, N5, ___
OPE: O1, O2, O3, O4, O5
"