Wybór najlepszego modelu
Wykorzystaj teraz swoją wiedzę na temat znajdowania i interpretowania bezwzględnych oraz względnych statystyk dopasowania modelu, aby wybrać najlepszy model dla swoich danych. Wspominałem wcześniej, że pozycje w tym zbiorze danych miały teoretycznie ładować się na pięć czynników – jednak scree plot mógł zwrócić twoją uwagę na sześć czynników. Możesz się zastanawiać, czemu ufać. Bez obaw – statystyki dopasowania pozwolą ci podjąć empiryczną decyzję o liczbie czynników.
Najpierw użyjesz zbioru danych bfi_EFA, aby przeprowadzić EFA z każdą z hipotetycznych liczb czynników. Następnie sprawdzisz BIC – względną statystykę dopasowania – i porównasz modele. Pamiętaj: im niższy BIC, tym lepiej!
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza czynnikowa w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Przeprowadź obie analizy EFA na zbiorze danych
bfi_EFA– jedną z pięcioma czynnikami zgodnie z teorią, drugą z sześcioma czynnikami zgodnie z wartościami własnymi. - Sprawdź wartość BIC dla każdego z modeli. BIC jest przechowywany w elemencie listy
BICobiektu wyników.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Run each theorized EFA on your dataset
bfi_theory <- ___(___, nfactors = ___)
bfi_eigen <- ___(___, nfactors = ___)
# Compare the BIC values
___
___