Введение в EFA

Факторный анализ в R

Jennifer Brussow

Psychometrician

Psycho + metrics

Лампочка в форме мозга

psycho = «связанный с разумом»

metrics = «связанный с измерением»

Факторный анализ в R

Цели обучения

  • Провести одномерный разведочный факторный анализ (EFA)
  • Просмотреть и интерпретировать факторные нагрузки пунктов
  • Интерпретировать факторные оценки респондентов
Факторный анализ в R

Место факторного анализа среди других методов

  1. Классическая теория тестирования: оценки — это невзвешенная сумма баллов по пунктам.

  2. Факторный анализ: оценки — это эмпирически взвешенная сумма баллов, где веса определяются корреляциями между пунктами.

  3. Моделирование структурными уравнениями: расширяет факторный анализ, позволяя моделировать связи между латентными переменными.

Факторный анализ в R

Виды факторного анализа

Разведочный факторный анализ (EFA):

  • Используется на этапе разработки
  • Исследование факторной структуры
  • Оценка пунктов

Подтверждающий факторный анализ (CFA):

  • Валидация методики
  • Используется после разработки
Факторный анализ в R

Пакет

Пакет: пакет psych

  

library(psych)
Факторный анализ в R

Набор данных

Набор данных gcbs: Generic Conspiracist Beliefs Survey

  • Пройдите тест на Open Source Psychometrics Project
  • Полная версия включает 75 пунктов, измеряющих пять аспектов конспирологического мышления
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 ...
 ...
Факторный анализ в R

Типы пунктов

  • Злоупотребления со стороны властей (GM)
  • Сокрытие информации о внеземных существах (ET)
  • Злонамеренные глобальные заговоры (MG)
  • Личное благополучие (PW)
  • Контроль над информацией (CI)

Подробнее в Brotherton, French, & Pickering (2013)

Факторный анализ в R

Иерархическая факторная структура

Факторный анализ в R

singlefactor_diag

Факторный анализ в R
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

Факторный анализ в R

Давайте потренируемся!

Факторный анализ в R

Preparing Video For Download...