在上一个练习中，您使用了多种绝对拟合统计量来比较基于理论的原始 CFA 与添加题项载荷的版本。您也可以使用如 BIC 之类的相对拟合统计量来比较这类模型。
根据 BIC 数值，哪个模型更优？
本练习是课程的一部分
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Compare BIC values ___(theory_CFA)$___ ___(theory_CFA_del)$___
在第 1 章，您将学习如何进行一次 EFA，以检验围绕单一构念设计的测量工具的统计特性。
本章将向您展示如何把第 1 章所学的单因子 EFA 扩展到多维数据。
本章将介绍使用 sem 包开展 CFA。将同时讲解基于理论和基于 EFA 的 CFA 结构。
本章将强化 EFA 与 CFA 的区别，并给出改进您的模型和/或测量工具的建议。
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