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Statistiques d’ajustement relatives

Dans cet exercice, nous allons utiliser les statistiques d’ajustement relatives de deux modèles pour comparer leur qualité d’ajustement. Lorsque vous avez deux modèles qui s’ajustent tous deux correctement, les statistiques d’ajustement relatives peuvent vous aider à choisir lequel retenir. Comme le jeu de données bfi repose sur une solide base théorique — les cinq grands facteurs de personnalité sont largement acceptés et étudiés — nous souhaitons voir le modèle fondé sur la théorie mieux s’ajuster que notre modèle exploratoire basé sur l’EFA.

Quel modèle est préféré selon son BIC ?

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Analyse factorielle avec R

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Run a CFA using the EFA syntax you created earlier
EFA_CFA <- sem(___, data = ___)
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