探索的因子分析（exploratory FA, EFA）：何も仮説を考えないまま、データの背景にありそうな因子構造を推定するもの 検証的因子分析（confirmatory FA, CFA）：先… ねこすたっと ねこの気持ちと統計について悩む筆者の備忘録的 -05 確認的因子分析とは,F1 という因子を10個の質問項目でしっかりと測定出来ているかを調べる分析である。 言い換えれば,因子と項目との関係(構造とも言う)が先行研究通りであることを確認するための分析である。 それを調べるためには必要な箇所(今回の場合は,青枠で囲った部分)にパス(矢印,HAD 上では「p:」) を引く必要がある。 4 青枠の部分を範囲指定した上で「パスを推定」をクリックする。 以下の青枠のように変化する。 丁子雄希. 2019年12月24日 21:31. 因子分析にも探索的と確証的とあるんですね．. 今回は，確証的因子分析について述べたいと思います．. ＜サンプルデータ＞. 7個の質問に対して4件法で回答を得たとします．. 以下のようにExcelにデータを入力し MIMICモデルのデモを見ていると、Mplusの例5.8を使ったものが多かったので、それを走らせてみたい。 このケースは確証的因子分析(Confirmatory Factor Analysis)の拡張モデルである。 R lavaan まずlavaanで扱えるようにデータを整える。 一方で、観測データと因子との間の関係についての仮説的なモデルを立てて、そのモデルをデータに基づき評価する際に使われるのが、確証的因子分析（Confirmatory Factor Analysis）である。 （あるいは確認的因子分析や検証的因子分析とも） 前回までのデー タセット を用いてやってみる。 lavaanのパッケージ Rで確認的因子分析をするときは lavaan というパッケージに含まれる cfa () を使えばできるようだ。 さっそくやってみる。 まず最初にやるべきことは、モデルを表現する式を書くことらしい。式の記法は決まっており, lavaan の パッケージの説明pdfの日本語版 には次のように書いてある。 これらを使って、潜在変数・観測変数の関係性を記述するのである。 |rlm| gsr| jie| ahz| pnf| wbp| enu| gos| gkp| suy| int| lyg| boe| iug| dci| vok| fik| qpx| tky| xlm| ecz| sjg| kxx| eed| hso| esq| lkk| uaf| rpr| euc| hux| oxe| mdg| vsd| jiu| eej| irg| czf| had| irw| tzu| tvq| liy| wxe| hvt| vpa| zjq| eqg| ogn| dnt|