शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

व्यक्तियों के फैक्टर स्कोर में अंतर का प्लॉट बनाना

EFA और CFA परिणामों के बीच केवल फैक्टर लोडिंग्स ही अलग नहीं होतीं. जब व्यक्तियों के फैक्टर स्कोर EFA या CFA पैरामीटर्स से कैलकुलेट किए जाते हैं, तो वे भी अलग होते हैं. इसे दिखाने के लिए, हम देखेंगे कि bfi_EFA डेटासेट के व्यक्तियों के फैक्टर स्कोर EFA मॉडल बनाम CFA मॉडल से कैलकुलेट करने पर कैसे भिन्न होते हैं, इसके लिए हम उन स्कोर के डेंसिटी प्लॉट्स की जाँच करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Factor Analysis

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • पहले, EFA_model ऑब्जेक्ट के scores नामित लिस्ट एलिमेंट से स्कोर को एक नए ऑब्जेक्ट में सेव करें. चूँकि यह मॉडल bfi_EFA डेटासेट से बनाया गया था, इसलिए फैक्टर स्कोर भी उसी डेटासेट से हैं.
  • अगला, fscores() का उपयोग करके उसी bfi_EFA डेटासेट के साथ CFA मॉडल ऑब्जेक्ट से व्यक्तियों के फैक्टर स्कोर कैलकुलेट और एक्सट्रैक्ट करें.
  • अंत में, व्यक्तियों के पहले फैक्टर पर फैक्टर स्कोर की डेंसिटी को ग्राफ करने के लिए plot() और lines() फंक्शन्स का उपयोग करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Extracting factor scores from the EFA model
EFA_scores <- EFA_model$___

# Calculating factor scores by applying the CFA parameters to the EFA dataset
CFA_scores <- fscores(EFA_CFA, data = ___)

# Comparing factor scores from the EFA and CFA results from the bfi_EFA dataset
___(density(___[,1], na.rm = TRUE), 
    xlim = c(-3, 3), ylim = c(0, 1), col = "blue")
___(density(___[,1], na.rm = TRUE), 
    xlim = c(-3, 3), ylim = c(0, 1), col = "red")
कोड संपादित करें और चलाएँ