拆分数据集
在量表开发过程中，需要在不同的数据集上分别进行 EFA 和 CFA。如果在同一数据集上完成两者，模型拟合指标可能会被高估。更稳妥的做法是将数据集一分为二，一半用于 EFA，另一半用于 CFA。
本练习是课程的一部分
R 中的因子分析
练习说明
- 使用两组索引将数据集平分，用于确定每一行应归属到哪个数据集。
- 使用第一组索引创建用于 EFA 的数据集，再使用第二组索引创建用于 CFA 的数据集。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Establish two sets of indices to split the dataset
N <- nrow(gcbs)
indices <- seq(1, ___)
indices_EFA <- sample(indices, floor((.5*___)))
indices_CFA <- indices[!(indices %in% ___)]
# Use those indices to split the dataset into halves for your EFA and CFA
gcbs_EFA <- gcbs[___, ]
gcbs_CFA <- gcbs[___, ]