Selectarea celui mai bun model
Folosește-ți acum cunoștințele despre găsirea și interpretarea statisticilor de potrivire absolute și relative pentru a selecta cel mai bun model pentru datele tale. Când am introdus acest set de date, am menționat că se teoriza că elementele se încarcă pe cinci factori – dar poate ai observat că graficul scree a indicat șase factori. Poate te întrebi în care dintre cele două ar trebui să ai încredere. Nu-ți face griji – poți folosi statistici de potrivire pentru a lua o decizie empirică privind numărul de factori de utilizat.
În primul rând, vei folosi setul de date bfi_EFA pentru a rula EFA-uri cu fiecare dintre numerele de factori ipotezate. Apoi, poți analiza BIC-ul, care este o statistică de potrivire relativă, pentru a compara modelele. Reține că cel mai mic BIC este preferat!
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiza factorială în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Rulează ambele EFA-uri pe setul de date
bfi_EFA– unul cu cinci factori conform teoriei și unul cu șase factori conform valorilor proprii. - Analizează valoarea BIC pentru fiecare dintre modele. BIC-ul este stocat în elementul de listă
BICal obiectului cu rezultate.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Run each theorized EFA on your dataset
bfi_theory <- ___(___, nfactors = ___)
bfi_eigen <- ___(___, nfactors = ___)
# Compare the BIC values
___
___