Ocena dopasowania modelu

Analiza czynnikowa w R

Jennifer Brussow

Psychometrician

Domyślne statystyki dopasowania

Test chi-kwadrat (test logarytmu wiarygodności) jest domyślny

summary(theory_CFA)

 Model Chisquare =  2231.647   Df =  265 Pr(>Chisq) = 1.695873e-307

Często istotny ze względu na wielkość próby
Pożądany wynik to brak istotności

Zmiana opcji

options(fit.indices = c("CFI", "GFI", "RMSEA", "BIC"))

RMSEA < 0.05
GFI (indeks dobroci dopasowania) > 0.90
CFI (indeks dopasowania porównawczego) > 0.90

Bezwzględne dopasowanie modelu

summary(theory_CFA)

 Model Chisquare =  2305.159   Df =  271 Pr(>Chisq) = 0

 Goodness-of-fit index =  0.8527977

 RMSEA index =  0.07815051   90% CI: (NA, NA)

 Bentler CFI =  0.7754574

Dopasowanie względne

summary(theory_CFA)

 Model Chisquare =  2305.159   Df =  271 Pr(>Chisq) = 8.422189e-319
 Goodness-of-fit index =  0.8527977
 RMSEA index =  0.07815051   90% CI: (NA, NA)
 Bentler CFI =  0.7754574
 BIC =  377.0563

summary(theory_CFA)$BIC

326.618

Dopasowanie względne: porównanie modeli

summary(theory_CFA)$BIC

326.618

# Run a CFA using the EFA syntax you created earlier
EFA_CFA <- sem(EFA_syn, data = bfi_CFA)
summary(EFA_CFA)$BIC

377.0563

Przydatne dla modeli zagnieżdżonych dopasowanych do tych samych danych
Nie stosować, jeśli warunki nie są spełnione!

Czas na ćwiczenia!

Analiza czynnikowa w R