Configurando uma CFA

Análise Fatorial em R

Jennifer Brussow

Psychometrician

Por que uma análise confirmatória?

Benefícios de uma análise confirmatória:

Relações variável/fator especificadas explicitamente
Testa uma teoria que você define antes
É o ideal para publicar ao desenvolver uma nova medida!

Diagrama de caminhos dos resultados da EFA

Usando a função wrapper para configurar uma CFA

EFA_syn <- structure.sem(EFA_model)

EFA_syn

      Path        Parameter Value
 [1,] "MR5->A1"   "F4A1"    NA   
 [2,] "MR5->A2"   "F4A2"    NA   
 [3,] "MR5->A3"   "F4A3"    NA   
 [4,] "MR5->A4"   "F4A4"    NA   
 [5,] "MR5->A5"   "F4A5"    NA   
 [6,] "MR3->C1"   "F3C1"    NA   
 [7,] "MR3->C2"   "F3C2"    NA   
 [8,] "MR3->C3"   "F3C3"    NA   
 [9,] "MR3->C4"   "F3C4"    NA   
[10,] "MR3->C5"   "F3C5"    NA   
[11,] "MR1->E1"   "F2E1"    NA   
...

Sintaxe criada pela função wrapper

EFA_syn

      Path        Parameter Value
 [1,] "MR5->A1"   "F4A1"    NA

Fator 4 (F4) = Fator MR5 da EFA
O nível do fator do respondente prediz as respostas aos itens
A função wrapper nomeia os parâmetros automaticamente
Valor NA = valor inicial escolhido aleatoriamente

Criando a sintaxe da CFA a partir da sua teoria

# Set up syntax specifying which items load onto each factor
theory_syn_eq <- "
AGE: A1, A2, A3, A4, A5     #Agreeableness
CON: C1, C2, C3, C4, C5     #Conscientiousness
EXT: E1, E2, E3, E4, E5     #Extraversion
NEU: N1, N2, N3, N4, N5     #Neuroticism
OPE: O1, O2, O3, O4, O5     #Openness
"

Nomes de fatores curtos e fáceis de lembrar
Nome do fator seguido de dois-pontos
Itens em lista separada por vírgulas

theory_syn <- cfa(text = theory_syn_eq, reference.indicators = FALSE)

Vamos criar alguma sintaxe!

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