Interpréter les résultats
Comme précédemment, vous vous intéresserez aux saturations factorielles des items et aux scores factoriels des personnes. L'interprétation restera la même, mais puisque votre EFA est multidimensionnelle, vous obtiendrez des résultats pour chaque facteur.
Rappelez-vous que les saturations d'un item représentent la quantité d'information qu'il fournit pour chaque facteur. Les saturations pertinentes des items seront affichées dans le résultat. Vous remarquerez que plusieurs items saturent sur plus d'un facteur, ce qui signifie qu'ils fournissent de l'information sur plusieurs facteurs. Ce n'est pas toujours souhaitable lors de l'élaboration d'une mesure; certain·e·s chercheur·euse·s ne considèrent donc que la saturation la plus forte pour chaque item.
Chaque participant obtiendra un score factoriel pour chaque facteur, de sorte qu'il n'y aura pas de cases vides dans la matrice. Toutefois, les participants avec des données manquantes recevront des scores NA pour tous les facteurs.
Cette activité fait partie du cours
Analyse factorielle avec R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Run the EFA with six factors (as indicated by your scree plot)
EFA_model <- ___(bfi_EFA, ___)