Побудова відмінностей у факторних балах респондентів

Факторні навантаження — не єдині параметри, що відрізняються між результатами EFA та CFA. Індивідуальні факторні бали також відрізняються залежно від того, чи їх обчислено з параметрів EFA, чи з параметрів CFA. Щоб це проілюструвати, розглянемо, як факторні бали для респондентів у наборі даних bfi_EFA відрізняються, коли їх обчислено з моделі EFA порівняно з моделлю CFA, проаналізувавши діаграми щільності цих балів.

Ця вправа є частиною курсу

Факторний аналіз в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Спочатку збережіть бали з однойменного елемента списку scores об'єкта EFA_model у новий об'єкт. Оскільки цю модель було створено з набору даних bfi_EFA, факторні бали походять із цього набору даних.
Далі використайте fscores(), щоб обчислити та отримати індивідуальні факторні бали, застосувавши об'єкт моделі CFA до того самого набору даних bfi_EFA.
Нарешті, скористайтеся функціями plot() і lines(), щоб зобразити щільності індивідуальних факторних балів за першим фактором.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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")

Редагувати та запускати код