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Iniziare con una EFA unidimensionale

Iniziamo usando il pacchetto psych per condurre un’analisi fattoriale esplorativa (EFA) a singolo fattore. La funzione fa() esegue una EFA sui tuoi dati. Nel lavoro reale, assicurati di usare un insieme di dati che contenga solo le risposte agli item: altri tipi di dati possono generare errori e/o risultati non corretti. Nel dataset gcbs, trovi le risposte dei partecipanti a 15 item della Generic Conspiracist Beliefs Scale, progettata per misurare le credenze complottiste.

Una EFA fornisce informazioni su come ciascun item è collegato a un singolo fattore che si ipotizza sia rappresentato dagli item stessi. I risultati della EFA ti danno indicazioni di base su quanto bene gli item si relazionano a quel costrutto ipotizzato.

Ricorda di salvare l’oggetto con il risultato dell’analisi, così potrai tornarci in seguito.

Questo esercizio fa parte del corso

Analisi fattoriale in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Carica il pacchetto psych per avere accesso alle funzioni necessarie alla tua analisi fattoriale esplorativa.
  • Poi esegui una EFA a singolo fattore sul dataset gcbs e salva il risultato in un oggetto chiamato EFA_model.
  • Infine, richiama l’oggetto EFA_model per vedere come gli item del dataset si relazionano al fattore estratto.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Load the psych package
___
 
# Conduct a single-factor EFA
EFA_model <- ___(gcbs)

# View the results
___
Modifica ed esegui il codice