Old and New Ideas for Data Screening and Assumption Testing for Exploratory and Confirmatory Factor Analysis
Notice bibliographique
Résumé
We provide a basic review of the data screening and assumption testing issues relevant to exploratory and confirmatory factor analysis along with practical advice for conducting analyses that are sensitive to these concerns. Historically, factor analysis was developed for explaining the relationships among many continuous test scores, which led to the expression of the common factor model as a multivariate linear regression model with observed, continuous variables serving as dependent variables, and unobserved factors as the independent, explanatory variables. Thus, we begin our paper with a review of the assumptions for the common factor model and data screening issues as they pertain to the factor analysis of continuous observed variables. In particular, we describe how principles from regression diagnostics also apply to factor analysis. Next, because modern applications of factor analysis frequently involve the analysis of the individual items from a single test or questionnaire, an important focus of this paper is the factor analysis of items. Although the traditional linear factor model is well-suited to the analysis of continuously distributed variables, commonly used item types, including Likert-type items, almost always produce dichotomous or ordered categorical variables. We describe how relationships among such items are often not well described by product-moment correlations, which has clear ramifications for the traditional linear factor analysis. An alternative, non-linear factor analysis using polychoric correlations has become more readily available to applied researchers and thus more popular. Consequently, we also review the assumptions and data-screening issues involved in this method. Throughout the paper, we demonstrate these procedures using an historic data set of nine cognitive ability variables.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,414 | 0,623 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,041 |
| Communication savante | 0,017 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».