最適なモデルを選ぶ
ここまでに学んだ、絶対適合度と相対適合度の指標の求め方・解釈を使って、データに最も合うモデルを選びましょう。データセットの紹介時には、理論上は各項目が5因子にロードすると説明しましたが、スクリープロットでは6因子が示唆されていました。どちらを重視すべきか迷いますよね。ご心配なく。適合度指標を使えば、採用すべき因子数を実証的に判断できます。
まず、bfi_EFA データセットを用いて、仮説としたそれぞれの因子数でEFAを実行します。次に、相対適合度指標であるBICを見比べてモデルを比較します。最も小さいBICのモデルが望ましいことを覚えておきましょう！
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ因子分析
演習の手順
bfi_EFAデータセットで2つのEFAを実行します。1つは理論に基づく5因子、もう1つは固有値に基づく6因子です。- 各モデルのBIC値を確認しましょう。BICは結果オブジェクトの
BICリスト要素に保存されています。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Run each theorized EFA on your dataset
bfi_theory <- ___(___, nfactors = ___)
bfi_eigen <- ___(___, nfactors = ___)
# Compare the BIC values
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