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Interpretando os resultados

Como antes, você vai se interessar pelas cargas fatoriais dos itens e pelos escores fatoriais dos indivíduos. A interpretação é a mesma, mas, como sua EFA é multidimensional, você terá resultados para cada fator.

Lembre-se: as cargas de um item representam a quantidade de informação que ele fornece para cada fator. As cargas significativas dos itens serão exibidas na saída. Você vai perceber que muitos itens carregam em mais de um fator, o que significa que fornecem informação sobre múltiplos fatores. Isso pode não ser ideal para o desenvolvimento de medidas, então alguns pesquisadores consideram apenas a carga mais forte de cada item.

Cada respondente terá um escore fatorial para cada fator, de modo que a matriz não terá lacunas. No entanto, respondentes com dados ausentes receberão escores NA em todos os fatores.

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Análise Fatorial em R

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Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Run the EFA with six factors (as indicated by your scree plot)
EFA_model <- ___(bfi_EFA, ___)
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