Pada Bab 1, Anda akan mempelajari cara melakukan EFA untuk menelaah sifat statistik dari sebuah alat ukur yang dirancang berdasarkan satu konstruk.

Pengantar Exploratory Factor Analysis (EFA)

Memulai dengan EFA unidimensional

Melihat dan memvisualisasikan factor loading

Menafsirkan skor faktor individu

Gambaran umum proses pengembangan alat ukur

Statistik deskriptif untuk himpunan data Anda

Membagi himpunan data Anda

Membandingkan dua bagian himpunan data Anda

Fitur pengukuran: korelasi dan reliabilitas

Melihat dan menguji korelasi

Reliabilitas internal

Kapan menggunakan EFA

Mengevaluasi alat ukur Anda dengan analisis faktor

Bab ini akan menunjukkan cara memperluas EFA satu faktor yang Anda pelajari di Bab 1 ke data multidimensi.

Menentukan dimensionalitas

Membagi himpunan data BFI

Menghitung eigenvalue

Membuat scree plot

Menafsirkan scree plot

Memahami data multidimensional

Melakukan EFA multidimensi

Menafsirkan hasil

Menyelidiki kecocokan model

Menafsirkan statistik kecocokan model absolut

Memilih model terbaik

EFA Multidimensi

Bab ini akan membahas pelaksanaan CFA dengan paket sem. Struktur CFA berbasis teori dan berbasis EFA akan dibahas.

Menyiapkan CFA

Membuat sintaks CFA dari hasil EFA

Menyusun sintaks CFA dari teori

Memahami sintaks sem()

Komponen sintaks sem()

Jalankan CFA dan interpretasikan loading

Periksa loading butir

Statistik kecocokan absolut

Statistik kecocokan relatif

Confirmatory Factor Analysis

Bab ini akan menegaskan perbedaan antara EFA dan CFA serta memberikan saran untuk meningkatkan model dan/atau alat ukur Anda.

Meninjau kembali EFA vs. CFA

Perbedaan pada estimasi factor loading

Memplot perbedaan skor faktor per orang

Menambahkan loading untuk meningkatkan kesesuaian

Tambahkan loading untuk meningkatkan kecocokan

Bandingkan model asli dengan model yang diberi loading tambahan

Evaluasi loading tambahan dengan statistik kecocokan relatif

Meningkatkan kecocokan dengan menghapus loading

Hapus loading untuk meningkatkan kesesuaian model

Bandingkan model asli dengan model yang dihapus loading-nya

Evaluasi loading yang dihapus dengan statistik kecocokan relatif

Video Penutup

Menyempurnakan alat ukur dan/atau model Anda

Generic Conspiracist Beliefs Scale (GCBS) dataset

Dunia penuh dengan variabel yang tidak dapat diamati secara langsung. Anda mungkin tertarik pada konstruk seperti kemampuan matematika, ciri kepribadian, atau iklim tempat kerja. Saat meneliti konstruk seperti ini, sangat penting untuk memiliki model yang selaras dengan teori dan data Anda. Kursus ini akan membantu Anda memahami dimensi dan menunjukkan cara melakukan analisis faktor eksploratori dan konfirmatori. Dengan teknik statistik ini di perangkat Anda, Anda akan mampu mengembangkan, menyempurnakan, dan membagikan alat ukur Anda. Analisis ini menjadi landasan bagi berbagai bidang termasuk psikologi, pendidikan, ilmu politik, ekonomi, dan linguistik.

<h2>Pelajari Analisis Faktor di R</h2>
Dunia dipenuhi dengan variabel-variabel yang tidak dapat diamati dan tidak dapat diukur secara langsung. Anda mungkin tertarik pada konsep seperti kemampuan matematika, ciri kepribadian, atau iklim tempat kerja. Ketika meneliti konstruksi seperti ini, sangat penting untuk memiliki model yang sesuai dengan teori dan data Anda. 
<br><br>
Kursus ini akan membantu Anda memahami dimensi dan menunjukkan cara melakukan analisis faktor eksploratori dan konfiratori. 
<br><br>
<h2>Pelajari Cara Menggunakan Analisis Faktor Eksploratori dan Analisis Faktor Konfirmatif </h2>
Anda akan memulai dengan memahami analisis faktor eksploratori (EFA), belajar cara melihat dan memvisualisasikan beban faktor, menafsirkan skor faktor, serta melihat dan menguji korelasi. 
<br><br>
Setelah Anda familiar dengan EFA satu faktor, Anda akan beralih ke data multidimensi, mempelajari perhitungan nilai eigen, membuat grafik penyaringan, dan lain-lain. Selanjutnya, Anda akan mempelajari analisis faktor konfirmatory (CFAs), termasuk cara membuat sintaksis berdasarkan hasil EFA dan teori. 
<br><br>
Bab terakhir membahas perbandingan antara EFAs dan CFAs, dengan memberikan contoh dari keduanya. Anda juga akan belajar cara meningkatkan model Anda dan mengukur kinerjanya saat menggunakannya. 
<br><br>
</h2>Kembangkan, Sempurnakan, dan Bagikan Ukuran Anda<h2>
Dengan teknik statistik ini dalam kotak alat Anda, Anda akan dapat mengembangkan, menyempurnakan, dan berbagi ukuran-ukuran Anda. Analisis-analisis ini merupakan landasan bagi berbagai bidang, termasuk psikologi, pendidikan, ilmu politik, ekonomi, dan linguistik.

Intermediate R

Foundations of Inference in R

Mulai kursus empat jam ini untuk mempelajari analisis faktor eksploratori dan konfirmatori di R.

Analisis Faktor di R

Jelajahi variabel laten, seperti kepribadian, menggunakan analisis faktor eksploratori dan konfiratori.

Ahli Statistik di R

Kapan menggunakan EFA

Analisis Faktor di R

Latihan interaktif langsung