Chuyển đến nội dung chính

Khóa học

Phân tích Nhân tố trong R

Nâng caoTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 10, 2020

Khám phá các biến tiềm ẩn, chẳng hạn như tính cách, thông qua phân tích nhân tố khám phá và phân tích nhân tố xác nhận.

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

RProbability & Statistics

4 gio

13 video

45 Bài tập

3,600 XP

12,225

Giấy chứng nhận Thành tích

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Điều kiện tiên quyết

Intermediate R Foundations of Inference in R

1

Đánh giá thang đo của bạn bằng phân tích nhân tố

Trong Chương 1, bạn sẽ học cách thực hiện EFA để xem xét các đặc tính thống kê của một thang đo được thiết kế quanh một cấu trúc đơn nhất.

Giới thiệu về Phân tích Nhân tố Khám phá (EFA)

Bắt đầu với EFA đơn hướng

Xem và trực quan hóa hệ số tải nhân tố

Diễn giải điểm nhân tố của từng cá nhân

Tổng quan về quy trình xây dựng thang đo

Thống kê mô tả của bộ dữ liệu của bạn

Chia nhỏ tập dữ liệu của bạn

So sánh hai nửa của bộ dữ liệu

Đặc trưng của thang đo: tương quan và độ tin cậy

Xem và kiểm định các hệ số tương quan

Độ tin cậy nội bộ

Khi nào nên dùng EFA

Bắt Đầu Chương

2

EFA đa chiều

Chương này sẽ cho bạn thấy cách mở rộng EFA một nhân tố mà bạn đã học ở Chương 1 sang dữ liệu đa chiều.

Xác định tính đa chiều

Chia bộ dữ liệu BFI

Tính các trị riêng (eigenvalues)

Tạo biểu đồ scree

Diễn giải biểu đồ scree

Tìm hiểu dữ liệu đa chiều

Thực hiện EFA đa chiều

Diễn giải kết quả

Khám phá độ phù hợp của mô hình

Diễn giải các thống kê độ phù hợp tuyệt đối của mô hình

Chọn mô hình tốt nhất

Bắt Đầu Chương

3

Phân tích Nhân tố Khẳng định

Chương này sẽ hướng dẫn thực hiện CFA với gói sem. Cả cấu trúc CFA dựa trên lý thuyết và dựa trên EFA đều sẽ được đề cập.

Thiết lập một CFA

Tạo cú pháp CFA từ kết quả EFA

Tạo cú pháp CFA từ lý thuyết

Hiểu cú pháp của sem()

Các thành phần của cú pháp sem()

Chạy CFA và diễn giải hệ số tải

Xem xét hệ số tải của biến quan sát

Khám phá độ phù hợp của mô hình

Thống kê độ phù hợp tuyệt đối

Thống kê độ phù hợp tương đối

Bắt Đầu Chương

4

Tinh chỉnh thang đo và/hoặc mô hình của bạn

Chương này sẽ củng cố sự khác biệt giữa EFA và CFA và đưa ra gợi ý để cải thiện mô hình và/hoặc thang đo của bạn.

Ôn lại: EFA vs. CFA

Sự khác biệt trong hệ số tải nhân tố ước lượng

Vẽ sự khác biệt trong điểm nhân tố của cá nhân

Thêm hệ số tải để cải thiện độ phù hợp

Thêm hệ số tải để cải thiện độ phù hợp

So sánh mô hình gốc với mô hình có thêm hệ số tải

Đánh giá các tải số hạng bổ sung bằng chỉ số phù hợp tương đối

Cải thiện độ khớp bằng cách loại bỏ các hệ số tải

Loại bỏ hệ số tải để cải thiện độ phù hợp

So sánh mô hình gốc với mô hình đã xóa các tải trọng

Đánh giá tải số bị xóa bằng thống kê độ phù hợp tương đối

Video tổng kết

Bắt Đầu Chương

Phân tích Nhân tố trong R

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Phân tích Nhân tố trong R ngay hôm nay!

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.