Boa tarde Listeiros,
Estou aplicando analise fatorial (AF) utilizando a a função 'factanal' do
package 'stats'. minha duvida é sobre o p-value que esta dando baixo como pode
ser visto abaixo nos resultados:
Loadings:
Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6
v1 0.899 0.275 0.145 0.136 0.244 0.114
v2 0.269 0.222 0.902 0.203 0.129
v3 0.316 0.313 0.847 0.196 0.130 0.159
v4 -0.205 -0.161
v5 0.199 0.758 0.337 0.418 0.134
v6 -0.164 0.406 0.389 0.167 -0.210
v7 0.140 0.182 0.941
v8 0.508 0.773 0.177 0.190
v9 0.116 0.133 0.886
v10 0.407 0.277 0.203 0.802 0.260
v11 0.725 0.379 0.103 0.152 0.226
v12 0.861 0.185 0.123
v13 0.163 0.117 0.371
v14 0.309 0.813 0.293 0.245 0.144 0.267
Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6
SS loadings 2.914 2.480 2.073 1.879 0.974 0.516
Proportion Var 0.208 0.177 0.148 0.134 0.070 0.037
Cumulative Var 0.208 0.385 0.533 0.668 0.737 0.774
Test of the hypothesis that 6 factors are sufficient.
The chi square statistic is 61.12 on 22 degrees of freedom.
The p-value is 1.52e-05
Então tento reduzir o número de fatores, como por exemplo 5, já que 74% da
variância no modela será captada, mas qndo rodo a rotina aparece
Error in factanal(dad, factors = 5, scores = c("none"), rotation = "varimax") :
unable to optimize from this starting value
Desta forma utilizei a package 'rela' onde ele realiza a analise com 4 fatores.
Logo minha duvida é porque no 'factanal' não pode fazer, com esse valor? tem
alguma coisa que eu possa fazer nos dados (além de padronizar) para ter uma
melhor resposta no p-value?
Muito obrigado a todos(as).
Bruce
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