Representar diferencias en las puntuaciones factoriales de las personas

Las cargas factoriales no son los únicos parámetros que difieren entre los resultados de EFA y CFA. Las puntuaciones factoriales de las personas también cambian cuando se calculan a partir de parámetros de EFA o de CFA. Para ilustrarlo, veremos cómo difieren las puntuaciones factoriales de las personas del conjunto de datos bfi_EFA cuando se calculan con el modelo EFA frente al modelo CFA, examinando los gráficos de densidad de esas puntuaciones.

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Análisis factorial en R

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Instrucciones del ejercicio

Primero, guarda las puntuaciones del elemento con nombre scores del objeto EFA_model en un objeto nuevo. Como este modelo se creó a partir del conjunto de datos bfi_EFA, las puntuaciones factoriales provienen de ese conjunto.
Después, usa fscores() para calcular y extraer las puntuaciones factoriales de las personas utilizando el objeto del modelo CFA con el mismo conjunto de datos bfi_EFA.
Por último, usa las funciones plot() y lines() para representar las densidades de las puntuaciones factoriales de las personas en el primer factor.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Extracting factor scores from the EFA model
EFA_scores <- EFA_model$___

# Calculating factor scores by applying the CFA parameters to the EFA dataset
CFA_scores <- fscores(EFA_CFA, data = ___)

# Comparing factor scores from the EFA and CFA results from the bfi_EFA dataset
___(density(___[,1], na.rm = TRUE), 
    xlim = c(-3, 3), ylim = c(0, 1), col = "blue")
___(density(___[,1], na.rm = TRUE), 
    xlim = c(-3, 3), ylim = c(0, 1), col = "red")

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