Вибір найкращої моделі
Тепер використайте знання про пошук і тлумачення абсолютних та відносних статистик узгодженості моделі, щоб вибрати найкращу модель для ваших даних. Коли я представляв(ла) цей набір даних, зазначав(ла), що пункти, за теорією, мають завантажуватися на п'ять факторів, але ви могли помітити, що ваш графік осипу вказував на шість факторів. Можете вагатися, чому довіряти. Не хвилюйтеся — можна використати статистики узгодженості, щоб емпірично вирішити, скільки факторів брати.
Спочатку ви використаєте набір даних bfi_EFA, щоб запустити EFA для кожної з гіпотез щодо кількості факторів. Потім перегляньте BIC — це відносна статистика узгодженості — щоб порівняти моделі. Пам'ятайте: найменше значення BIC — найкраще!
Ця вправа є частиною курсу
Факторний аналіз в R
Інструкції до вправи
- Запустіть обидві EFA на наборі даних
bfi_EFA: одну з п'ятьма факторами за теорією та одну з шістьма факторами за власними значеннями. - Перегляньте значення BIC для кожної моделі. BIC збережено в елементі списку
BICоб'єкта результатів.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Run each theorized EFA on your dataset
bfi_theory <- ___(___, nfactors = ___)
bfi_eigen <- ___(___, nfactors = ___)
# Compare the BIC values
___
___