選擇最佳模型
現在運用你對絕對與相對模型擬合指標的判讀，為你的資料選出最佳模型。前面介紹這個資料集時，我提到題項被假設載入在 5 個因素上，但你可能注意到你的 scree plot 顯示有 6 個因素。你也許會想，到底該相信哪一個？別擔心——你可以用擬合指標，依據實證結果來決定要用多少個因素。
首先，你會用 bfi_EFA 資料集，分別對每個假設的因素數目執行 EFA。接著，你可以查看 BIC（屬於相對擬合指標）來比較模型。記住，BIC 越小越好！
本練習屬於課程
R 中的因素分析
練習說明
- 在
bfi_EFA資料集上執行兩個 EFA——一個依理論使用 5 個因素，另一個依特徵值使用 6 個因素。 - 檢視各模型的 BIC 值。BIC 儲存在結果物件的
BIC清單元素中。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Run each theorized EFA on your dataset
bfi_theory <- ___(___, nfactors = ___)
bfi_eigen <- ___(___, nfactors = ___)
# Compare the BIC values
___
___