Introducere în EFA

Analiza factorială în R

Jennifer Brussow

Psychometrician

Psycho + metrics

brainbulb

psycho = „al minții"

metrics = „legat de măsurare"

Obiective de învățare

Rularea unei analize factoriale exploratorii (EFA) unidimensionale
Vizualizarea și interpretarea saturațiilor factoriale ale itemilor
Interpretarea scorurilor factoriale individuale

Relația analizei factoriale cu alte analize

Teoria clasică a testelor: Scorurile reprezintă suma neponderată a scorurilor itemilor.
Analiza factorială: Scorurile reprezintă o sumă empiric ponderată a scorurilor itemilor, unde ponderile sunt determinate de corelațiile dintre itemi.
Modelarea cu ecuații structurale: Extinde analiza factorială pentru a modela relațiile dintre variabilele latente.

Tipuri de analiză factorială

Analiza factorială exploratorie (EFA):

Utilizată în etapa de dezvoltare
Explorarea structurii factoriale
Evaluarea itemilor

Analiza factorială confirmatorie (CFA):

Validarea unui instrument
Utilizată după dezvoltare

Pachet

Pachet: Pachetul psych

Dezvoltat de William Revelle.
Mai multe informații la The Personality Project.

library(psych)

Set de date

Setul de date gcbs: Generic Conspiracist Beliefs Survey

Completați evaluarea la Open Source Psychometrics Project
Testul complet are 75 de itemi care măsoară cinci fațete conspiraționiste

str(gcbs)

'data.frame':    2495 obs. of  15 variables:
 $ Q1 : int  5 5 2 5 5 1 4 5 1 1 ...
 $ Q2 : int  5 5 4 4 4 1 3 4 1 2 ...
 $ Q3 : int  3 5 1 1 1 1 3 3 1 1 ...
 $ Q4 : int  5 5 2 2 4 1 3 3 1 1 ...
 $ Q5 : int  5 5 2 4 4 1 4 4 1 1 ...
 ...

Tipuri de itemi

Malversațiuni guvernamentale (GM)
Acoperire extraterestră (ET)
Conspirații globale malevolente (MG)
Bunăstare personală (PW)
Controlul informației (CI)

Mai multe informații în Brotherton, French, & Pickering (2013)

Structură factorială ierarhică

singlefactor_diag

EFA_model <- fa(gcbs)
fa.diagram(EFA_model)
EFA_model$loadings

Loadings:
    MR1  
Q1  0.703
Q2  0.719
Q3  0.638
Q4  0.770
Q5  0.672
Q6  0.746
Q7  0.734
Q8  0.654
Q9  0.695
Q10 0.565
...

fa_diagram

Să exersăm!

Analiza factorială în R