Я выполняю подтверждающий факторный анализ в python с использованием модуля factor_analyzer .
Я искал "привет" и "низ", чтобы найти способ для диагностики моделей, такой как среднеквадратическая ошибка аппроксимации, квадрат хи, индекс CFI и индекс Такера-Льюиса. Я не особенно склонен к математике и относительно новичок в питоне, но по большей части мне это удалось.
Я понимаю, что модуль factor_analyzer создает множество различных объектов, которые позволяют, теоретически, позволить мне выполнять дополнительные вычисления, и я нашел этот документ , который предоставляет мне большинствоформулы мне нужно. Однако я не знаю, что взять (или рассчитать), чтобы получить необходимую диагностику модели.
Код CFA:
model_dict = {"F1": factor_1,
"F2": factor_2}# I have made these lists previously
model_spec = ModelSpecificationParser.parse_model_specification_from_dict(df[influence_scale],
model_dict)
cfa = ConfirmatoryFactorAnalyzer(model_spec, disp=False)
cfa.fit(df[influence_scale].values)
cfa_loadings = pd.DataFrame(cfa.loadings_)
Я не получил никаких ошибок, и код работает нормально, давая мне чистые нагрузки, как я и ожидал по каждому фактору, однако я действительно застрял на получениидополнительная статистика мне нужна.
Если кто-нибудь может мне помочь, я действительно очень ценю это.