CFA 설정

R로 배우는 요인분석

Jennifer Brussow

Psychometrician

왜 확인적 분석인가?

확인적 분석의 장점:

변수/요인 관계를 명시적으로 지정
사전에 수립한 이론 검증
새로운 측정 도구 개발 시 발표에 적합!

EFA 결과 경로 다이어그램

래퍼 함수를 사용한 CFA 설정

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   
...

래퍼 함수로 생성된 문법

EFA_syn

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

요인 4(F4) = EFA의 요인 MR5
요인 수준이 문항 응답을 예측
래퍼 함수가 자동으로 매개변수 명명
NA 값 = 무작위로 선택된 시작값

이론 기반 CFA 문법 작성

# 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
"

짧고 기억하기 쉬운 요인 이름
요인 이름 뒤에 콜론
쉼표로 구분된 문항 목록

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

직접 문법을 작성해 봅시다!

R로 배우는 요인분석