Визуализация различий в факторных оценках респондентов

Факторные нагрузки — не единственный параметр, который различается в результатах ЭФА и КФА. Индивидуальные факторные оценки также отличаются в зависимости от того, по каким параметрам они рассчитаны — ЭФА или КФА. Чтобы проиллюстрировать это, мы рассмотрим, как факторные оценки респондентов из набора данных bfi_EFA меняются при вычислении на основе модели ЭФА и модели КФА, сравнив графики плотности этих оценок.

Это упражнение является частью курса

Факторный анализ в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Сначала сохраните оценки из именованного элемента scores объекта EFA_model в новый объект. Поскольку эта модель была построена на основе набора данных bfi_EFA, факторные оценки соответствуют именно этому набору данных.
Затем с помощью fscores() вычислите и извлеките индивидуальные факторные оценки, используя объект модели КФА с тем же набором данных bfi_EFA.
Наконец, с помощью функций plot() и lines() постройте графики плотности индивидуальных факторных оценок по первому фактору.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Extracting factor scores from the EFA model
EFA_scores <- EFA_model$___

# Calculating factor scores by applying the CFA parameters to the EFA dataset
CFA_scores <- fscores(EFA_CFA, data = ___)

# Comparing factor scores from the EFA and CFA results from the bfi_EFA dataset
___(density(___[,1], na.rm = TRUE), 
    xlim = c(-3, 3), ylim = c(0, 1), col = "blue")
___(density(___[,1], na.rm = TRUE), 
    xlim = c(-3, 3), ylim = c(0, 1), col = "red")

Редактировать и запускать код