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Supprimer des chargements pour améliorer l’ajustement

Supprimer des relations faibles entre items et facteurs améliore généralement l’ajustement du modèle, car vous n’estimez que des paramètres pertinents. Cependant, lorsque vous supprimez des chargements, assurez-vous d’être à l’aise avec le retrait de l’item de votre mesure. Supprimer le chargement d’un item signifie en pratique que cet item n’est plus inclus dans votre mesure, et ses scores ne seront pas pris en compte dans l’analyse.

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Analyse factorielle avec R

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Remove the weakest factor loading from the syntax
theory_syn_del <- "
AGE: A1, A2, A3, A4, A5
CON: C1, C2, C3, C4, C5
EXT: E1, E2, E3, E4, E5
NEU: N1, N2, N3, N4, N5
OPE: ___
"
Modifier et exécuter le code