Interpretar los resultados
Como antes, te interesarán las cargas factoriales de los ítems y las puntuaciones factoriales de las personas. Se interpretan del mismo modo, pero como tu EFA es multidimensional, obtendrás resultados para cada factor.
Recuerda que las cargas de un ítem representan la cantidad de información que aporta a cada factor. En los Resultados se mostrarán las cargas relevantes de los ítems. Verás que muchos ítems cargan en más de un factor, lo que significa que aportan información sobre varios factores. Esto puede no ser deseable para el desarrollo de medidas, por lo que algunas personas investigadoras consideran solo la carga más fuerte de cada ítem.
Cada examinado tendrá una puntuación factorial para cada factor, de modo que la matriz no incluirá huecos. Sin embargo, quienes tengan datos perdidos recibirán puntuaciones NA en todos los factores.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis factorial en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Run the EFA with six factors (as indicated by your scree plot)
EFA_model <- ___(bfi_EFA, ___)