Calcularea valorilor proprii

O strategie frecventă pentru a determina empiric dimensionalitatea datelor tale este să examinezi valorile proprii (eigenvalues). Acestea reprezintă numeric cantitatea de varianță explicată de fiecare factor sau componentă. Valorile proprii se calculează dintr-o matrice de corelație, așa că va trebui să folosești cor() pentru a calcula și stoca matricea de corelație a setului de date înainte de a calcula valorile proprii. Va trebui să specifici că dorești să folosești observațiile complete pereche (pairwise complete observations). Valoarea implicită este să le folosești pe toate, dar dacă setul tău de date conține valori lipsă, vei obține o matrice plină de NA-uri.

Vei efectua aceste calcule pe setul de date bfi_EFA pe care tocmai l-ai creat – ține minte, datele din bfi_CFA le păstrezi pentru analiza factorială confirmativă!

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza factorială în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește cor() pentru a calcula matricea de corelație a setului tău de date pentru EFA. Setează argumentul use astfel încât să utilizeze observațiile complete pereche.
Apoi, folosește acea matrice de corelație cu funcția eigen() pentru a obține valorile proprii.
Valorile proprii sunt stocate în elementul values al obiectului listă eigenvals. Aruncă o privire!

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Calculate the correlation matrix first
bfi_EFA_cor <- ___(bfi_EFA, use = ___)

# Then use that correlation matrix to calculate eigenvalues
eigenvals <- ___(bfi_EFA_cor)

# Look at the eigenvalues returned
___$___

Editează și rulează codul