心理包：应用哪种探索性因素分析方法

Question

我正在尝试使用心理学包进行探索性因子分析R.我的数据包括来自不同尺度的项目 - 它们都非常偏斜，但它们的响应数量不同（从4到7不等）。我应该使用哪种因子分析方法？ Minres还是WLS？ 在进行全民教育之后，我想使用lavaan包进行CFA。这里的估算MLM似乎适合我的数据。在MPlus中，有一种MLM方法可用于探索性和验证性因子分析。您是否知道哪种因子分析方法最可能与MLM估算器在心理上相对应？或者您如何看待转换数据？ 谢谢你的帮助，亲切的问候 A.

Answer 1

对于4-7个类别的分类项目，我会在fa中使用cor =“poly”选项，然后运行默认（minres）或WLS选项。

当使用cor =“poly”选项找到相关矩阵时，它会发出类别数不相同的警告，但这可以忽略。

对于完整数据，cor =“poly”选项生成与lavann polychoric矩阵相同的相关矩阵。我没有将它们与MPlus进行比较。

我发现fa中的minres（默认）选项比WLS更强大，但你的里程可能会有所不同。

Answer 2

使用psych_1.9.12，您可以指定cor =“ mixed”，mixedCor将找出哪些变量是单义变量，哪些需要多变量，等等。

它给出一条消息，表明不赞成使用mix.cor。不用管

保理可能还可以。问题在于估算找到因子得分所需的权重。该特定消息也不是很有用，因为事实证明，无论您指定什么内容，该计算中使用的权重始终只是回归权重。那是一个错误。但是，保理很好，只是搞乱了不确定因素的估计。