Кажется, мне не повезло с использованием функций пакета psych без множества предупреждений, несмотря на то, что я достаточно внимательно прочитал документацию.
Я выполняю факторный анализ (фактор = богатство) на данных опроса. Все переменные имеют класс Numberri c в R. Я отбросил все переменные с отсутствием> 5% и стандартным отклонением 0.
Когда я запускаю mixedCor, я получаю довольно много следующих предупреждений:
For x = 1 y = 3 x seems to be dichotomous, not continuous
Мой код:
matrix<-mixedCor(data= data, ncat=2)
Это похоже на предупреждение Я не должен входить в mixedCor при отправке ncat = 2. Я должен беспокоиться об этом или просто игнорировать?
Для fa я получаю следующие предупреждения:
In fac(r = r, nfactors = nfactors, n.obs = n.obs, rotate = rotate, ... :
A loading greater than abs(1) was detected. Examine the loadings carefully.
In fa.stats(r = r, f = f, phi = phi, n.obs = n.obs, np.obs = np.obs, ... :
The estimated weights for the factor scores are probably incorrect. Try a different factor extraction method.
In fac(r = r, nfactors = nfactors, n.obs = n.obs, rotate = rotate, ... :
An ultra-Heywood case was detected. Examine the results carefully
In pchisq(df = result$dof, ncp = x, q = result$STATISTIC) :
pnchisq(x=1.10111e+07, f=230, theta=1.12834e+07, ..): not converged in 1000000 iter.
Мой код:
fit <- fa(matrix$rho, 1, n.obs=nrow(data), fm="pa", scores="regression", missing="TRUE", weight="NULL")
Я думаю, что предупреждение об отсутствии конвергенции я, вероятно, не должен игнорировать, но не настолько уверен в остальных. Есть идеи?
Спасибо, Джулианна