Als «confirmatory-factor» getaggte Fragen

Die Bestätigungsfaktoranalyse (CFA) ist eine Reihe multivariater Techniken zur Validierung der Beziehungen zwischen den beobachteten Variablen oder Indikatoren und den zugrunde liegenden latenten Variablen oder Faktoren und wird typischerweise zur Beschreibung der zugrunde liegenden Struktur psychologischer Skalen und anderer sozialwissenschaftlicher Messungen verwendet .

1
Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
3
Item Response Theory vs. Confirmatory Factor Analysis
Ich habe mich gefragt, was die wichtigsten, bedeutungsvollen Unterschiede zwischen der Item-Response-Theorie und der Bestätigungsfaktor-Analyse sind. Ich verstehe, dass es Unterschiede in den Berechnungen gibt (der Schwerpunkt liegt eher auf Item vs. Covariances; log-linear vs. linear). Ich habe jedoch keine Ahnung, was dies aus einer übergeordneten Perspektive bedeutet. Bedeutet dies, …
1
Wie interpretiere ich die Lavaan-Ausgabe?
Ich versuche eine Bestätigungsfaktoranalyse (CFA) mit lavaan. Es fällt mir schwer, die Ausgabe von zu interpretieren lavaan. Ich habe ein einfaches Modell - 4 Faktoren, die jeweils durch Elemente aus gesammelten Umfragedaten unterstützt werden. Die Faktoren stimmen mit dem überein, was von den Elementen gemessen wird, sofern es wahrscheinlich ist, …
1
EFA unterstützt eindeutig einen Faktor, die Maßnahme ist intern konsistent, aber CFA passt schlecht?
Ich untersuche die psychometrischen Eigenschaften einer 10-Punkte-Selbstberichtsmaßnahme. Ich habe ungefähr 400 Fälle in zwei unabhängigen Proben. Die Gegenstände werden auf 4-Punkte-Likert-Skalen vervollständigt. Eine EFA unterstützt eindeutig eine Ein-Faktor-Lösung (z. B. erster Eigenwert über 6, alle anderen unter 1) und Cronbachs Alpha ist gut (z. B. 0,90). Kein Artikel hat eine …
3
Ein konkretes Beispiel ist die Durchführung einer SVD, um fehlende Werte zu unterstellen
Ich habe die großartigen Kommentare zum Umgang mit fehlenden Werten vor dem Anwenden von SVD gelesen, möchte aber anhand eines einfachen Beispiels wissen, wie dies funktioniert: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Wenn ich in der …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
4
Warum in der Bestätigungsfaktoranalyse die Gewichte auf 1 setzen?
Ich schreibe diese Frage unter Bezugnahme auf ein Beispiel auf Seite 138-142 des folgenden Dokuments: ftp://ftp.software.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/amos/20.0/de/Manuals/IBM_SPSS_Amos_User_Guide.pdf . Hier sind illustrative Abbildungen und eine Tabelle: Ich verstehe, dass die latente Variable keine natürliche Metrik hat und dass das Laden eines Faktors auf 1 vorgenommen wird, um dieses Problem zu beheben. Es …
1
Wie man Faktorwerte in Lavaan vorhersagt
Bei einem CFA in Lavaanmusste ich die Kovarianzmatrix als Eingabe verwenden, da ich einige Fehler mit den Originaldaten bekam, z. B. negative Varianzen. Normalerweise hätte ich Faktorwerte mit der predict()Funktion vorhergesagt , lavPredictfunktioniert genauso, aber jetzt, wo ich die Kovarianzmatrix verwende, ist es nicht möglich, dies direkt zu tun. Gibt …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.