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Scinder votre ensemble de données

Lors du développement d'une mesure, il est important d'effectuer l'EFA et la CFA sur des ensembles de données distincts, car utiliser le même ensemble peut gonfler les statistiques d'ajustement du modèle. À la place, vous pouvez scinder votre ensemble de données en deux, puis utiliser une moitié pour l'EFA et l'autre moitié pour la CFA.

Cette activité fait partie du cours

Analyse factorielle avec R

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Instructions de l’exercice

  • Scindez l'ensemble de données en deux à l'aide de deux ensembles d'indices pour déterminer quelles lignes appartiennent à chaque ensemble.
  • Utilisez le premier ensemble d'indices pour créer un ensemble de données pour votre EFA, puis utilisez le deuxième ensemble pour votre ensemble de données de CFA.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Establish two sets of indices to split the dataset
N <- nrow(gcbs)
indices <- seq(1, ___)
indices_EFA <- sample(indices, floor((.5*___)))
indices_CFA <- indices[!(indices %in% ___)]

# Use those indices to split the dataset into halves for your EFA and CFA
gcbs_EFA <- gcbs[___, ]
gcbs_CFA <- gcbs[___, ]
Modifier et exécuter le code