Дослідження якості припасування моделі

Факторний аналіз в R

Jennifer Brussow

Psychometrician

Типові статистики припасування

Перевірка хі-квадрат (також лог-правдоподібності) є лише типовою

summary(theory_CFA)

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

Часто значуща через розмір вибірки
Бажаний результат — відсутність значущості

Зміна параметрів

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

RMSEA < 0,05
GFI (Goodness of Fit Index) > 0,90
CFI (Comparative Fit Index) > 0,90

Абсолютне припасування моделі

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

Відносне припасування

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

Відносне припасування: порівняння моделей

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

Корисно для вкладених моделей, припасованих до того самого набору даних
Не використовуйте, якщо ці умови не виконуються!

Давайте потренуємось!

Факторний аналіз в R