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私は FA についてよりよく理解しようとしています。これを見ていただければ幸いです。私の最大の問題は、R で FA モデルを解釈する方法です。

結果は次のようになります。結果のどの値を確認する必要があり、FA 分析の適切な指標は何ですか?

Call:
factanal(x = m2, factors = 2)

Uniquenesses:
v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8 v9 v10 v11 v12
0.005 0.324 0.344 0.092 0.084 0.128 0.271 0.272 0.398 0.384 0.540 0.472

Loadings:
Factor1 Factor2
v1 0.847 0.527
v2 0.818
v3 0.733 0.344
v4 0.938 0.169
v5 0.949 0.125
v6 0.825 0.437
v7 0.701 0.488
v8 0.646 0.557
v9 0.467 0.619
v10 0.665 0.417
v11 0.525 0.429
v12 0.581 0.436

Factor1 Factor2
SS loadings 5.905 2.780
Proportion Var 0.492 0.232
Cumulative Var 0.492 0.724

Test of the hypothesis that 2 factors are sufficient.
The chi square statistic is 410.82 on 43 degrees of freedom.
The p-value is 1.59e-61
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3 に答える 3

3

パーソナリティ テストの因子構造を調べた R の因子分析の例を投稿しました。必要な一般的な情報の一部を抽出する方法を示します (たとえば、共通性、因子数の検定、因子によって説明される分散、ローテーションなど)。

于 2009-11-30T12:14:10.073 に答える
0

一般に、FA では因子負荷量が一意ではないため (回転の問題)、因子負荷量を直接解釈することはできません。それ以外は、心理学者のように聞こえるのは嫌ですが (統計学者のジョーク...)、あなたの p 値は低いです!

于 2009-11-28T06:23:26.567 に答える