การตีความผลลัพธ์
เช่นเดียวกับก่อนหน้านี้ สิ่งที่น่าสนใจคือค่า factor loadings ของแต่ละข้อ และ factor scores ของแต่ละบุคคล ซึ่งตีความในแบบเดิม แต่เนื่องจาก EFA นี้เป็นแบบหลายมิติ จึงได้ผลลัพธ์สำหรับแต่ละแฟกเตอร์
ขอให้จำไว้ว่า ค่า loadings ของแต่ละข้อแสดงถึงปริมาณข้อมูลที่ข้อนั้นให้สำหรับแต่ละแฟกเตอร์ โดยค่า loadings ที่มีนัยสำคัญจะปรากฏในผลลัพธ์ และจะสังเกตได้ว่าหลายข้อมีค่า loading กับมากกว่าหนึ่งแฟกเตอร์ ซึ่งหมายความว่าข้อเหล่านั้นให้ข้อมูลเกี่ยวกับหลายแฟกเตอร์พร้อมกัน สิ่งนี้อาจไม่เป็นที่ต้องการในการพัฒนาเครื่องมือวัด ดังนั้นนักวิจัยบางคนจึงพิจารณาเฉพาะค่า loading ที่สูงที่สุดของแต่ละข้อเท่านั้น
ผู้ถูกทดสอบแต่ละคนจะมี factor score สำหรับทุกแฟกเตอร์ ทำให้เมทริกซ์ไม่มีช่องว่าง อย่างไรก็ตาม ผู้ถูกทดสอบที่มีข้อมูลขาดหายจะได้รับค่า NA ในทุกแฟกเตอร์
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์ปัจจัยใน R
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Run the EFA with six factors (as indicated by your scree plot)
EFA_model <- ___(bfi_EFA, ___)