EFA vs. CFA revisited

Análise Fatorial em R

Jennifer Brussow

Psychometrician

Revisão das diferenças entre EFA e CFA

EFA:

  • Estima todas as relações possíveis entre variáveis/fatores
  • Busca padrões nos dados
  • Use quando você não tem uma teoria bem definida

CFA:

  • Apenas relações variável/fator especificadas
  • Testa uma teoria definida de antemão
  • É o certo para publicar!
Análise Fatorial em R
# Ver as cinco primeiras linhas das cargas da EFA
EFA_model$loadings[1:5,]
           MR2         MR1          MR3        MR5         MR4
A1  0.24282081 -0.15387946 0.0780303740 -0.3897470 -0.08461786
A2 -0.02320759  0.01798410 0.0679900414  0.6584172 -0.01095097
A3 -0.05917275 -0.12693134 0.0238309309  0.6154942  0.05036830
A4 -0.03852599 -0.08709392 0.1936172346  0.4005924 -0.17361760
A5 -0.13355262 -0.23429925 0.0001429341  0.5075002  0.07523716
# Ver as cinco primeiras cargas da CFA estimada a partir da EFA
summary(EFA_CFA)$coeff[1:5,]
       Estimate  Std Error   z value      Pr(>|z|)            
F4A1 -0.5038817 0.04497739 -11.20300  3.941591e-29 A1 <--- MR5
F4A2  0.8207622 0.03465055  23.68684 4.927422e-124 A2 <--- MR5
F4A3  1.0360812 0.03700471  27.99863 1.688392e-172 A3 <--- MR5
F4A4  0.8264718 0.04471746  18.48208  2.878650e-76 A4 <--- MR5
F4A5  0.9012645 0.03688629  24.43359 7.520155e-132 A5 <--- MR5
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Comparando cargas fatoriais

# Ver as cinco primeiras cargas da CFA estimada a partir da EFA
summary(EFA_CFA)$coeff[1:5, ]
       Estimate  Std Error   z value      Pr(>|z|)            
F4A1 -0.5038817 0.04497739 -11.20300  3.941591e-29 A1 <--- MR5
# Ver as cinco primeiras linhas das cargas da EFA
EFA_model$loadings[1:5, ]
           MR2         MR1          MR3        MR5         MR4
A1                                      -0.3897470
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Diferenças nos escores fatoriais

# Extraindo escores fatoriais do modelo EFA
EFA_scores <- EFA_model$scores
# Calcular escores fatoriais para o conjunto de dados da EFA
CFA_scores <- fscores(EFA_CFA, data = bfi_EFA)
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Diferenças nos escores fatoriais, visualizadas

plot(density(EFA_scores[,1], na.rm = TRUE), 
     xlim = c(-3, 3), ylim = c(0, 1), col = "blue")
lines(density(CFA_scores[,1], na.rm = TRUE), 
     xlim = c(-3, 3), ylim = c(0, 1), col = "red")

Gráfico de densidade dos escores fatoriais de EFA e CFA

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Vamos praticar!

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