Évaluer les suppressions de saturations avec des indices d’ajustement relatifs
Dans l’exercice précédent, vous avez utilisé plusieurs indices d’ajustement absolus pour comparer la CFA initiale basée sur la théorie à la version avec des saturations d’items ajoutées. Vous pouvez aussi utiliser des indices d’ajustement relatifs, comme le BIC, pour comparer ce type de modèles.
D’après les valeurs de BIC, quel modèle est préféré ?
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Analyse factorielle avec R</cours>Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Compare BIC values
___(theory_CFA)$___
___(theory_CFA_del)$___