psych 套件提供多種函式,能幫你視覺化資料。describe() 會回報資料集中每個變數的基本統計量,包括完整個案數、平均數、標準差、最小值、最大值、範圍、偏態與峰態。
psych
describe()
你也可以用 error.dots() 和 error.bars() 繪製不同變數的誤差棒圖。這兩種圖都是根據呼叫 describe() 所得到的摘要統計量產生的。
error.dots()
error.bars()
本練習屬於課程
試著完成這個範例程式碼,體驗一下這個練習。
# Basic descriptive statistics ___(___)
在第 1 章,你將學會如何進行 EFA,以檢視圍繞單一建構所設計之測量的統計特性。
當前練習
本章將示範如何把你在第 1 章學到的單因子 EFA 擴展到多維度資料。
本章將介紹如何使用 sem 套件進行 CFA。會同時涵蓋以理論為主導與以 EFA 為基礎的 CFA 結構。
本章將強化你對 EFA 與 CFA 差異的理解,並提供改進你的模型與/或測量的建議。