Scinder votre jeu de données
Lors du développement d’un instrument de mesure, il est important d’effectuer l’EFA et la CFA sur des jeux de données distincts, car utiliser le même jeu peut entraîner une surestimation des indices d’ajustement du modèle. À la place, vous pouvez diviser votre jeu de données en deux et utiliser une moitié pour l’EFA et l’autre moitié pour la CFA.
Cet exercice fait partie du cours
Analyse factorielle avec R
Instructions
- Divisez le jeu de données en deux à l’aide de deux ensembles d’indices pour déterminer quelles lignes appartiennent à chaque jeu de données.
- Utilisez le premier ensemble d’indices pour créer un jeu de données pour votre EFA, puis utilisez le second ensemble pour votre jeu de données de CFA.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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[___, ]