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Análisis factorial en R
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Descubre el análisis factorial en R
El mundo está lleno de variables no observables que no se pueden medir directamente. Es posible que te interese un concepto como la capacidad matemática, los rasgos de personalidad o el ambiente laboral. Al investigar constructos como estos, es de vital importancia contar con un modelo que se ajuste a tus teorías y datos.Este curso te ayudará a comprender la dimensionalidad y te enseñará a realizar análisis factoriales exploratorios y confirmatorios.
Aprende a utilizar el análisis factorial exploratorio y el análisis factorial confirmatorio.
Comenzarás familiarizándote con el análisis factorial exploratorio (EFA), aprendiendo a ver y visualizar las cargas factoriales, interpretar las puntuaciones factoriales y ver y comprobar las correlaciones.Una vez que te hayas familiarizado con el EFA de un solo factor, pasarás a los datos multidimensionales, donde aprenderás a calcular valores propios, crear gráficos de pantalla y mucho más. A continuación, descubrirás el análisis factorial confirmatorio (CFA), y aprenderás a crear sintaxis a partir de los resultados y la teoría del EFA.
El último capítulo analiza las EFA frente a las CFA, y ofrece ejemplos de ambas. También aprenderás cómo mejorar tus modelos y medirlos cuando los utilices.
Desarrolla, perfecciona y comparte tus medidas
Con estas técnicas estadísticas en tu arsenal, podrás desarrollar, perfeccionar y compartir tus medidas. Estos análisis son fundamentales para diversos campos, entre ellos la psicología, la educación, las ciencias políticas, la economía y la lingüística.
Requisitos previos
Intermediate RFoundations of Inference in R1
Evaluating your measure with factor analysis
In Chapter 1, you will learn how to conduct an EFA to examine the statistical properties of a measure designed around one construct.
2
Multidimensional EFA
This chapter will show you how to extend the single-factor EFA you learned in Chapter 1 to multidimensional data.
3
Confirmatory Factor Analysis
This chapter will cover conducting CFAs with the sem package. Both theory-driven and EFA-driven CFA structures will be covered.
4
Refining your measure and/or model
This chapter will reinforce the difference between EFAs and CFAs and offer suggestions for improving your model and/or measure.
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