Évaluer les chargements ajoutés avec des statistiques d’ajustement relatives
Dans l’exercice précédent, vous avez utilisé plusieurs statistiques d’ajustement absolu pour comparer la CFA initiale fondée sur la théorie à la version avec des chargements d’items ajoutés. Vous pouvez aussi utiliser des statistiques d’ajustement relatives 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
Analyse factorielle avec R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Compare BIC values
___(theory_CFA)$___
___(theory_CFA_add)$___