Je gegevensset splitsen
Tijdens het ontwikkelproces van een meetinstrument is het belangrijk om EFA en CFA op aparte gegevenssets uit te voeren, omdat werken met dezelfde gegevensset kan leiden tot opgeblazen model-fitstatistieken. In plaats daarvan kun je je gegevensset halveren: gebruik één helft voor de EFA en de andere helft voor de CFA.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Factoranalyse in R
Oefeninstructies
- Splits de gegevensset doormidden met twee sets indexen om te bepalen welke rijen bij welke gegevensset horen.
- Gebruik de eerste set indexen om een gegevensset voor je EFA te maken en gebruik vervolgens de tweede set voor je CFA-gegevensset.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Establish two sets of indices to split the dataset
N <- nrow(gcbs)
indices <- seq(1, ___)
indices_EFA <- sample(indices, floor((.5*___)))
indices_CFA <- indices[!(indices %in% ___)]
# Use those indices to split the dataset into halves for your EFA and CFA
gcbs_EFA <- gcbs[___, ]
gcbs_CFA <- gcbs[___, ]