Preguntas etiquetadas con confirmatory-factor

Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data …

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 

Me preguntaba cuáles son las diferencias centrales y significativas entre la teoría de respuesta al ítem y el análisis factorial confirmatorio. Entiendo que hay diferencias en los cálculos (centrándose más en el elemento frente a las covarianzas; log-lineal frente a lineal). Sin embargo, no tengo idea de lo que esto …

14 confirmatory-factor  irt 

Los investigadores a menudo usan dos medidas que tienen elementos muy similares y argumentan que miden cosas diferentes (por ejemplo, "Siempre me preocupo cuando estoy cerca de autos"; "Tengo miedo de los autos"). Llamemos a las medidas hipotéticas Medida y ansiedad del miedo a los automóviles de la escala de …

12 factor-analysis  confirmatory-factor  eda 

Estoy intentando el análisis factorial confirmatorio (CFA) usando lavaan. Me está costando interpretar el resultado producido por lavaan. Tengo un modelo simple: 4 factores, cada uno respaldado por elementos de los datos recopilados de la encuesta. Los factores están en línea con lo que miden los ítems, en la medida …

11 r  sem  confirmatory-factor  lavaan 

No estoy seguro de cómo proceder con este CFA que estoy haciendo en lavaan. Tengo una muestra de 172 participantes (sé que no es mucho para un CFA) y 28 elementos con escalas Likert de 7 puntos que deberían cargarse en siete factores. Hice un CFA con estimadores "mlm", pero …

9 r  sem  fitting  confirmatory-factor 

Estoy explorando las propiedades psicométricas de una medida de autoinforme de 10 ítems. Tengo alrededor de 400 casos en dos muestras independientes. Los elementos se completan en escalas Likert de 4 puntos. Un EFA claramente respalda una solución de un factor (por ejemplo, el primer valor propio sobre 6, todos …

9 factor-analysis  survey  psychometrics  psychology  confirmatory-factor 

He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, …

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 

Estoy ejecutando un CFA y obtengo buenos índices de ajuste (CFI = .99, RMSEA = .01) para una escala unidimensional. Sin embargo, cuando pruebo la consistencia interna, obtengo los s ( ) de Cronbach pobres . He intentado todo, desde eliminar valores atípicos hasta soltar elementos y aún así terminar …

8 sem  reliability  psychometrics  confirmatory-factor  cronbachs-alpha 

Escribo esta pregunta con referencia a un ejemplo en p138-142 del siguiente documento: ftp://ftp.software.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/amos/20.0/en/Manuals/IBM_SPSS_Amos_User_Guide.pdf . Aquí hay figuras ilustrativas y una tabla: Entiendo que la variable latente no tiene una métrica natural y que se establece un factor de carga en 1 para solucionar este problema. Sin embargo, hay una …

8 factor-analysis  confirmatory-factor