Interpretacja wyników
Podobnie jak wcześniej, skupisz się na ładunkach czynnikowych pozycji oraz wynikach czynnikowych osób badanych. Interpretacja przebiega tak samo, ale ponieważ twoja EFA jest wielowymiarowa, otrzymasz wyniki dla każdego czynnika.
Pamiętaj, że ładunki czynnikowe pozycji określają, ile informacji dostarcza dana pozycja dla każdego czynnika. W wynikach widoczne będą tylko istotne ładunki. Zauważysz, że wiele pozycji ładuje się na więcej niż jeden czynnik – oznacza to, że dostarczają informacji o kilku czynnikach jednocześnie. W przypadku tworzenia narzędzi pomiarowych może to być niepożądane, dlatego niektórzy badacze biorą pod uwagę wyłącznie najsilniejszy ładunek dla każdej pozycji.
Każda osoba badana otrzyma wynik czynnikowy dla każdego czynnika – macierz nie będzie zawierać pustych komórek. Osoby z brakującymi danymi otrzymają jednak wartości NA we wszystkich czynnikach.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza czynnikowa w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Run the EFA with six factors (as indicated by your scree plot)
EFA_model <- ___(bfi_EFA, ___)