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Kurs

Faktorenanalyse in R

Fortgeschritten4 Std.

Hier untersuchst du latente Variablen wie Persönlichkeit mithilfe von explorativer und konfirmatorischer Faktorenanalyse.

R4 Std.13 Videos45 Übungen3,600 XP12,352Leistungsnachweis

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Kursbeschreibung

Entdecke die Faktorenanalyse in R

Die Welt ist voll von Sachen, die man nicht direkt messen kann. Vielleicht interessierst du dich für Sachen wie mathematische Fähigkeiten, Persönlichkeitsmerkmale oder das Arbeitsklima. Wenn du solche Sachen untersuchst, ist es echt wichtig, ein Modell zu haben, das zu deinen Theorien und Daten passt.

Dieser Kurs hilft dir, Dimensionalität zu verstehen, und zeigt dir, wie du explorative und konfirmatorische Faktorenanalysen durchführst.

Lerne, wie man die explorative Faktorenanalyse und die konfirmatorische Faktorenanalyse anwendet.

Du fängst damit an, dich mit der explorativen Faktorenanalyse (EFA) vertraut zu machen. Dabei lernst du, wie du Faktorladungen anschauen und visualisieren, Faktorscores interpretieren sowie Korrelationen anschauen und testen kannst.

Sobald du dich mit der einfaktoriellen EFA auskennst, gehst du zu mehrdimensionalen Daten über und beschäftigst dich mit der Berechnung von Eigenwerten, der Erstellung von Screen-Plots und vielem mehr. Als Nächstes lernst du die konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) kennen und erfährst, wie du aus EFA-Ergebnissen und Theorie Syntax erstellen kannst.

Das letzte Kapitel vergleicht EFAs und CFAs und zeigt Beispiele für beide. Du lernst auch, wie du dein Modell verbessern und messen kannst, wenn du es benutzt.

Entwickle, verfeinere und teile deine Maßnahmen

Mit diesen statistischen Methoden in deinem Werkzeugkasten kannst du deine Messungen entwickeln, verfeinern und teilen. Diese Analysen sind echt wichtig für viele Bereiche, wie Psychologie, Pädagogik, Politikwissenschaft, Wirtschaft und Linguistik.

Voraussetzungen

Lernprogramm

Kursübersicht

R

Faktorenanalyse in R

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