繪製個體因素分數的差異
在 EFA 和 CFA 的結果中，差異的不只有因素負荷。當以 EFA 或 CFA 的參數來計算時，個體的因素分數也會不同。為了示範這點，我們將檢視 bfi_EFA 資料集中各個體的因素分數，分別用 EFA 模型與 CFA 模型計算，並比較這些分數的機率密度圖。
本練習屬於課程
R 中的因素分析
練習說明
- 先把
EFA_model物件中名為scores的清單元素存成一個新物件。由於此模型是以bfi_EFA資料集建立，因素分數也來自該資料集。 - 接著，使用
fscores()，以相同的bfi_EFA資料集與 CFA 模型物件來計算並擷取個體的因素分數。 - 最後，使用
plot()與lines()函式，將個體在第 1 個因素上的因素分數之密度畫出來。
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。
# 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")