Introduction à l'EFA

Analyse factorielle avec R

Jennifer Brussow

Psychometrician

Psycho + métrique

ampoule-cerveau

psycho = « de l'esprit »

metrics = « lié à la mesure »

Analyse factorielle avec R

Objectifs d'apprentissage

  • Lancer une analyse factorielle exploratoire (EFA) unidimensionnelle
  • Voir et interpréter les saturations factorielles des items
  • Interpréter les scores factoriels des personnes
Analyse factorielle avec R

Lien entre l'analyse factorielle et d'autres analyses

  1. Théorie classique des tests : les scores sont la somme non pondérée des scores aux items.

  2. Analyse factorielle : les scores sont une somme pondérée empiriquement des scores aux items, où les poids sont déterminés par les corrélations entre items.

  3. Modélisation par équations structurelles : prolonge l'analyse factorielle pour modéliser les relations entre variables latentes.

Analyse factorielle avec R

Types d'analyses factorielles

Exploratory Factor Analysis (EFA) :

  • Utilisée durant le développement
  • Explorer la structure factorielle
  • Évaluer les items

Confirmatory Factor Analysis (CFA) :

  • Valider une mesure
  • Utilisée après le développement
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Forfait

Forfait : le forfait psych

  

library(psych)
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Ensemble de données

L'ensemble de données gcbs : Generic Conspiracist Beliefs Survey

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 ...
 ...
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Types d'items

  • Malversations gouvernementales (GM)
  • Dissimulations extraterrestres (ET)
  • Conspirations mondiales malveillantes (MG)
  • Bien-être personnel (PW)
  • Contrôle de l'information (CI)

Plus d'informations dans Brotherton, French et Pickering (2013)

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Structure factorielle hiérarchique

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diag_un_facteur

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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
...

diagramme_fa

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Passons à la pratique !

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