R 中的因子分析

在 R 中探索因子分析

世界充满了无法直接测量的不可观测变量。 您可能会对诸如数学能力、人格特质或工作场所氛围之类的构念感兴趣。 在研究这类构念时，拥有一个与您的理论和数据相匹配的模型至关重要。

这门课程将帮助你理解维度，并向你展示如何进行探索性和验证性因子分析。

学习使用探索性因子分析和验证性因子分析

你将首先掌握探索性因子分析（EFA），学习如何查看和可视化因子载荷、解读因子得分，以及查看和检验相关性。

一旦你熟悉了单因素 EFA，就会进一步学习多维数据，了解如何计算特征值、创建碎石图等内容。 接下来，你将了解验证性因子分析（CFA），学习如何根据EFA结果和理论创建语法。

最后一章将探讨EFA与CFA，并提供两者的示例。 你还将学习如何改进模型以及在使用它们时如何进行衡量。

开发、优化并分享你的指标

掌握这些统计技术后，你将能够开发、优化并分享你的指标。 这些分析是多个领域的基础，包括心理学、教育学、政治学、经济学和语言学。"