library(psych)
library(lavaan)
library(haven)
library(knitr)
library(xtable)
library(readr)
db <- haven::read_sav("Banco de dados Total - EAE-EP.sav")fit1<-fa(db[,7:53],nfactors=4,cor="poly")
print(fit1,sort=FALSE)## Factor Analysis using method = minres
## Call: fa(r = db[, 7:53], nfactors = 4, cor = "poly")
## Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
## MR2 MR1 MR3 MR4 h2 u2 com
## eae1 0.45 -0.03 0.04 -0.06 0.21 0.79 1.1
## eae2 0.15 0.39 0.06 -0.08 0.27 0.73 1.5
## eae3 0.43 0.24 -0.02 -0.05 0.33 0.67 1.6
## eae4 0.13 0.24 0.11 -0.07 0.15 0.85 2.1
## eae5 0.52 0.24 -0.05 -0.07 0.40 0.60 1.5
## eae6 0.04 0.65 0.00 -0.02 0.44 0.56 1.0
## eae7 0.12 0.55 0.07 -0.02 0.43 0.57 1.1
## eae8 -0.02 0.39 0.33 -0.14 0.37 0.63 2.2
## eae9 0.35 0.04 0.26 -0.16 0.30 0.70 2.3
## eae10 0.60 0.06 -0.14 0.08 0.35 0.65 1.2
## eae11 0.34 0.33 0.06 -0.19 0.37 0.63 2.6
## eae12 0.09 0.18 0.52 -0.27 0.49 0.51 1.9
## eae13 0.65 -0.11 0.10 -0.16 0.41 0.59 1.2
## eae14 0.71 -0.04 0.02 -0.07 0.47 0.53 1.0
## eae15 -0.08 0.81 -0.04 0.00 0.58 0.42 1.0
## eae16 0.11 0.32 0.41 -0.16 0.49 0.51 2.4
## eae17 0.14 0.43 0.01 0.13 0.31 0.69 1.4
## eae18 0.00 0.69 -0.06 0.10 0.47 0.53 1.1
## eae19 0.38 0.28 0.03 0.00 0.35 0.65 1.8
## eae20 -0.01 0.45 0.34 -0.20 0.46 0.54 2.3
## eae21 0.06 0.48 0.19 -0.14 0.40 0.60 1.5
## eae22 0.16 0.44 0.17 0.07 0.44 0.56 1.6
## eae23 0.51 -0.01 0.05 0.06 0.30 0.70 1.0
## eae24 0.58 0.04 0.03 -0.10 0.37 0.63 1.1
## eae25 0.10 0.55 0.05 0.18 0.48 0.52 1.3
## eae26 0.10 0.23 0.12 0.46 0.42 0.58 1.7
## eae27 0.41 0.14 0.11 0.08 0.36 0.64 1.5
## eae28 0.36 0.08 0.03 0.08 0.20 0.80 1.2
## eae29 -0.03 0.36 0.13 0.36 0.36 0.64 2.3
## eae30 0.01 -0.05 0.76 0.08 0.56 0.44 1.0
## eae31 0.01 0.01 0.65 0.12 0.47 0.53 1.1
## eae32 0.16 0.17 0.37 0.20 0.42 0.58 2.4
## eae33 0.00 -0.01 0.74 0.11 0.58 0.42 1.0
## eae34 0.53 0.01 0.16 0.04 0.42 0.58 1.2
## eae35 0.51 -0.04 0.23 0.04 0.42 0.58 1.4
## eae36 0.06 0.00 0.66 -0.11 0.48 0.52 1.1
## eae37 0.09 0.06 0.31 0.49 0.46 0.54 1.8
## eae38 0.61 -0.08 0.04 0.04 0.36 0.64 1.1
## eae39 0.47 0.20 -0.10 0.19 0.38 0.62 1.8
## eae40 0.66 -0.05 -0.06 0.19 0.45 0.55 1.2
## eae41 0.24 0.29 0.01 0.21 0.29 0.71 2.8
## eae42 0.39 0.20 0.01 0.05 0.29 0.71 1.5
## eae43 0.13 0.06 0.09 0.48 0.33 0.67 1.3
## eae44 0.48 -0.01 0.04 0.18 0.31 0.69 1.3
## eae45 0.10 0.12 0.47 0.09 0.38 0.62 1.3
## eae46 0.32 0.21 0.11 0.26 0.42 0.58 2.9
## eae47 0.09 0.48 0.15 0.23 0.50 0.50 1.7
##
## MR2 MR1 MR3 MR4
## SS loadings 6.65 5.67 4.41 1.75
## Proportion Var 0.14 0.12 0.09 0.04
## Cumulative Var 0.14 0.26 0.36 0.39
## Proportion Explained 0.36 0.31 0.24 0.09
## Cumulative Proportion 0.36 0.67 0.91 1.00
##
## With factor correlations of
## MR2 MR1 MR3 MR4
## MR2 1.00 0.50 0.52 0.21
## MR1 0.50 1.00 0.51 0.18
## MR3 0.52 0.51 1.00 0.09
## MR4 0.21 0.18 0.09 1.00
##
## Mean item complexity = 1.6
## Test of the hypothesis that 4 factors are sufficient.
##
## The degrees of freedom for the null model are 1081 and the objective function was 20.33 with Chi Square of 65223.85
## The degrees of freedom for the model are 899 and the objective function was 3.53
##
## The root mean square of the residuals (RMSR) is 0.04
## The df corrected root mean square of the residuals is 0.04
##
## The harmonic number of observations is 3194 with the empirical chi square 9974.08 with prob < 0
## The total number of observations was 3225 with Likelihood Chi Square = 11326.53 with prob < 0
##
## Tucker Lewis Index of factoring reliability = 0.804
## RMSEA index = 0.06 and the 90 % confidence intervals are 0.059 0.061
## BIC = 4063.79
## Fit based upon off diagonal values = 0.98
## Measures of factor score adequacy
## MR2 MR1 MR3 MR4
## Correlation of (regression) scores with factors 0.95 0.95 0.94 0.85
## Multiple R square of scores with factors 0.90 0.89 0.88 0.73
## Minimum correlation of possible factor scores 0.81 0.79 0.76 0.45psi <- round(fit1[["residual"]],2)#
head(psi)## eae1 eae2 eae3 eae4 eae5 eae6 eae7 eae8 eae9 eae10 eae11 eae12 eae13
## eae1 0.79 0.05 0.01 0.05 0.01 0.02 0.03 -0.01 -0.03 -0.06 -0.02 -0.04 0.16
## eae2 0.05 0.73 0.04 -0.01 0.02 0.03 -0.01 0.01 -0.04 -0.04 0.01 -0.05 0.04
## eae3 0.01 0.04 0.67 0.06 0.01 0.00 0.05 -0.02 0.01 0.02 0.00 -0.01 0.00
## eae4 0.05 -0.01 0.06 0.85 0.06 0.05 0.10 0.02 0.06 -0.02 0.01 0.02 0.04
## eae5 0.01 0.02 0.01 0.06 0.60 0.07 0.04 0.04 0.05 0.00 -0.02 -0.02 0.00
## eae6 0.02 0.03 0.00 0.05 0.07 0.56 0.10 0.02 -0.01 -0.03 0.00 -0.02 0.02
## eae14 eae15 eae16 eae17 eae18 eae19 eae20 eae21 eae22 eae23 eae24 eae25
## eae1 -0.02 0.00 -0.02 0.00 -0.03 -0.01 0.01 0.03 -0.02 0.00 0.03 0.02
## eae2 -0.01 -0.04 -0.04 0.19 -0.06 -0.03 0.03 0.00 -0.03 -0.03 0.02 -0.02
## eae3 0.03 -0.03 0.01 -0.03 -0.02 0.03 -0.03 -0.04 0.04 0.01 -0.03 -0.01
## eae4 0.01 -0.06 0.00 -0.05 -0.08 0.00 -0.01 -0.02 0.05 -0.01 -0.01 -0.01
## eae5 0.04 -0.02 -0.04 -0.02 -0.03 -0.01 -0.02 -0.03 -0.01 -0.01 0.01 -0.01
## eae6 0.01 0.00 -0.04 0.02 -0.07 -0.06 -0.03 -0.04 -0.04 -0.01 -0.01 -0.01
## eae26 eae27 eae28 eae29 eae30 eae31 eae32 eae33 eae34 eae35 eae36 eae37
## eae1 0.04 0.00 -0.06 0.03 -0.01 0.00 -0.03 -0.03 0.00 0.02 -0.02 0.05
## eae2 -0.02 -0.03 -0.05 0.00 0.00 0.02 -0.03 0.02 -0.03 0.01 0.04 0.00
## eae3 0.02 -0.02 -0.03 0.01 -0.01 0.04 0.02 0.00 -0.03 -0.01 -0.03 -0.03
## eae4 0.07 0.03 -0.03 0.06 -0.04 -0.04 0.01 -0.03 -0.02 0.01 -0.01 0.07
## eae5 0.01 -0.01 -0.02 0.02 -0.01 0.03 -0.01 0.03 0.01 -0.03 -0.03 0.02
## eae6 -0.01 -0.02 -0.04 0.06 0.02 0.02 -0.04 0.00 -0.02 0.01 0.00 -0.02
## eae38 eae39 eae40 eae41 eae42 eae43 eae44 eae45 eae46 eae47
## eae1 0.03 -0.02 -0.04 -0.03 -0.05 0.03 -0.04 0.04 -0.02 -0.01
## eae2 0.00 0.09 -0.03 0.03 -0.01 0.00 0.00 0.02 -0.03 0.01
## eae3 -0.01 -0.05 -0.02 -0.01 -0.02 -0.01 0.01 0.01 0.05 0.00
## eae4 -0.05 -0.03 -0.04 -0.03 -0.06 0.04 -0.04 0.00 -0.04 -0.03
## eae5 -0.05 0.01 0.00 -0.03 0.03 0.01 -0.02 -0.01 -0.02 -0.01
## eae6 -0.01 0.01 0.04 0.03 0.01 0.00 -0.03 0.03 -0.04 0.04lambda<-round(fit1[["Structure"]],2)
lambdat<-t(lambda)
tableFactor <-data.frame(unclass(fit1$loadings))
colnames(tableFactor) <- c(
'fator1',
'fator2',
'fator3',
'fator4'
)
knitr::kable(tableFactor)| fator1 | fator2 | fator3 | fator4 | |
|---|---|---|---|---|
| eae1 | 0.4549921 | -0.0268580 | 0.0422844 | -0.0566453 |
| eae2 | 0.1534982 | 0.3934088 | 0.0622229 | -0.0837467 |
| eae3 | 0.4311844 | 0.2408010 | -0.0172975 | -0.0521739 |
| eae4 | 0.1330868 | 0.2435038 | 0.1052895 | -0.0650326 |
| eae5 | 0.5194259 | 0.2376151 | -0.0508501 | -0.0706058 |
| eae6 | 0.0400794 | 0.6466585 | 0.0039078 | -0.0197403 |
| eae7 | 0.1220610 | 0.5456251 | 0.0746134 | -0.0156821 |
| eae8 | -0.0179481 | 0.3906826 | 0.3302919 | -0.1428833 |
| eae9 | 0.3548737 | 0.0400180 | 0.2555541 | -0.1620119 |
| eae10 | 0.5987129 | 0.0649514 | -0.1355924 | 0.0753844 |
| eae11 | 0.3396271 | 0.3326430 | 0.0616490 | -0.1853957 |
| eae12 | 0.0945625 | 0.1764139 | 0.5183237 | -0.2692636 |
| eae13 | 0.6522950 | -0.1129004 | 0.0968505 | -0.1606138 |
| eae14 | 0.7074675 | -0.0389267 | 0.0198065 | -0.0652689 |
| eae15 | -0.0797020 | 0.8141560 | -0.0387200 | 0.0022200 |
| eae16 | 0.1116980 | 0.3202998 | 0.4112749 | -0.1638436 |
| eae17 | 0.1386159 | 0.4253858 | 0.0073501 | 0.1340550 |
| eae18 | -0.0044887 | 0.6887088 | -0.0624126 | 0.1034866 |
| eae19 | 0.3844210 | 0.2775613 | 0.0309958 | -0.0002562 |
| eae20 | -0.0096122 | 0.4493773 | 0.3354655 | -0.1959202 |
| eae21 | 0.0620044 | 0.4841950 | 0.1898392 | -0.1371750 |
| eae22 | 0.1626095 | 0.4403717 | 0.1655137 | 0.0656689 |
| eae23 | 0.5104439 | -0.0058588 | 0.0493577 | 0.0595807 |
| eae24 | 0.5826544 | 0.0387515 | 0.0283193 | -0.1046977 |
| eae25 | 0.0964421 | 0.5506569 | 0.0499721 | 0.1765680 |
| eae26 | 0.0979668 | 0.2288704 | 0.1158701 | 0.4631487 |
| eae27 | 0.4135266 | 0.1434071 | 0.1130552 | 0.0848013 |
| eae28 | 0.3578053 | 0.0763064 | 0.0288185 | 0.0830341 |
| eae29 | -0.0304621 | 0.3581142 | 0.1304803 | 0.3622107 |
| eae30 | 0.0056426 | -0.0477716 | 0.7551273 | 0.0784795 |
| eae31 | 0.0064952 | 0.0134454 | 0.6518611 | 0.1237571 |
| eae32 | 0.1618061 | 0.1654615 | 0.3737328 | 0.1992194 |
| eae33 | 0.0038291 | -0.0098471 | 0.7442915 | 0.1083874 |
| eae34 | 0.5326850 | 0.0122346 | 0.1580562 | 0.0443684 |
| eae35 | 0.5062602 | -0.0373219 | 0.2347023 | 0.0428753 |
| eae36 | 0.0622083 | -0.0017875 | 0.6613508 | -0.1077357 |
| eae37 | 0.0868835 | 0.0563011 | 0.3108438 | 0.4935917 |
| eae38 | 0.6086572 | -0.0841649 | 0.0359333 | 0.0448926 |
| eae39 | 0.4677406 | 0.2037977 | -0.0985501 | 0.1890808 |
| eae40 | 0.6629072 | -0.0537977 | -0.0640364 | 0.1863533 |
| eae41 | 0.2355963 | 0.2898070 | 0.0051194 | 0.2055669 |
| eae42 | 0.3877867 | 0.2006801 | 0.0081661 | 0.0503817 |
| eae43 | 0.1284064 | 0.0641935 | 0.0940995 | 0.4773128 |
| eae44 | 0.4767269 | -0.0096903 | 0.0436073 | 0.1796182 |
| eae45 | 0.0975308 | 0.1160720 | 0.4684663 | 0.0915631 |
| eae46 | 0.3236878 | 0.2086753 | 0.1058465 | 0.2644325 |
| eae47 | 0.0911599 | 0.4844054 | 0.1483148 | 0.2264730 |
items <- readr::read_delim("items.csv", ",", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
final <- cbind(items, tableFactor)
knitr::kable(final)| item | texto | fatorOriginal | cargaOriginal | fator1 | fator2 | fator3 | fator4 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| eae1 | 1 | Descrever sua personalidade | 1 | 0,499 | 0.4549921 | -0.0268580 | 0.0422844 | -0.0566453 |
| eae2 | 2 | Fazer cursos para se manter atualizado | 2 | 0,619 | 0.1534982 | 0.3934088 | 0.0622229 | -0.0837467 |
| eae3 | 3 | Pensar no que você mais valoriza em uma profissão | 1 | 0,346 | 0.4311844 | 0.2408010 | -0.0172975 | -0.0521739 |
| eae4 | 4 | Saber qual o tempo médio que uma pessoa demora para encontrar um emprego na área | 3 | -0,412 | 0.1330868 | 0.2435038 | 0.1052895 | -0.0650326 |
| eae5 | 5 | Listar os cursos que mais combinam com suas habilidades | 1 | 0,514 | 0.5194259 | 0.2376151 | -0.0508501 | -0.0706058 |
| eae6 | 6 | Procurar informações sobre bolsas de estudo para fazer um curso | 2 | 0,535 | 0.0400794 | 0.6466585 | 0.0039078 | -0.0197403 |
| eae7 | 7 | Informar-se sobre o mercado de trabalho da profissão | 4 | -0,352 | 0.1220610 | 0.5456251 | 0.0746134 | -0.0156821 |
| eae8 | 8 | Ir conhecer uma instituição que oferece o curso pelo qual você tem interesse | 3 | -0,481 | -0.0179481 | 0.3906826 | 0.3302919 | -0.1428833 |
| eae9 | 9 | Comparar suas habilidades com as de profissionais que você admira | 3 | -0,475 | 0.3548737 | 0.0400180 | 0.2555541 | -0.1620119 |
| eae10 | 10 | Escolher uma profissão segundo sua própria opinião | 1 | 0,658 | 0.5987129 | 0.0649514 | -0.1355924 | 0.0753844 |
| eae11 | 11 | Fazer uma lista com suas metas profissionais | 2 | 0,39 | 0.3396271 | 0.3326430 | 0.0616490 | -0.1853957 |
| eae12 | 12 | Visitar um local de trabalho de um profissional que você admire | 3 | -0,649 | 0.0945625 | 0.1764139 | 0.5183237 | -0.2692636 |
| eae13 | 13 | Citar suas habilidades | 1 | 0,568 | 0.6522950 | -0.1129004 | 0.0968505 | -0.1606138 |
| eae14 | 14 | Encontrar uma profissão na qual você use suas habilidades | 1 | 0,640 | 0.7074675 | -0.0389267 | 0.0198065 | -0.0652689 |
| eae15 | 15 | Entrar em sites de universidades para saber mais sobre o curso | 2 | 0,538 | -0.0797020 | 0.8141560 | -0.0387200 | 0.0022200 |
| eae16 | 16 | Conhecer o dia a dia de uma profissão | 3 | -0,582 | 0.1116980 | 0.3202998 | 0.4112749 | -0.1638436 |
| eae17 | 17 | Fazer cursos após o ensino médio | 2 | 0,657 | 0.1386159 | 0.4253858 | 0.0073501 | 0.1340550 |
| eae18 | 18 | Usar a internet para pesquisar sobre uma profissão | 2 | 0,466 | -0.0044887 | 0.6887088 | -0.0624126 | 0.1034866 |
| eae19 | 19 | Traçar seus objetivos pessoais com o que uma profissão oferece | 1 | 0,354 | 0.3844210 | 0.2775613 | 0.0309958 | -0.0002562 |
| eae20 | 20 | Participar de palestras informativas sobre profissões de seu interesse | 3 | -0,468 | -0.0096122 | 0.4493773 | 0.3354655 | -0.1959202 |
| eae21 | 21 | Procurar reportagens sobre uma profissão | 2 | 0,4 | 0.0620044 | 0.4841950 | 0.1898392 | -0.1371750 |
| eae22 | 22 | Informar-se sobre as possibilidades de atuação na área | 4 | -483 | 0.1626095 | 0.4403717 | 0.1655137 | 0.0656689 |
| eae23 | 23 | Convencer os outros de que sua escolha profissional é a mais certa pra vocês | 1 | 0,51 | 0.5104439 | -0.0058588 | 0.0493577 | 0.0595807 |
| eae24 | 24 | Listar algumas atividades que você faz bem | 1 | 0,442 | 0.5826544 | 0.0387515 | 0.0283193 | -0.1046977 |
| eae25 | 25 | Informar-se sobre onde são oferecidos os cursos de seu interesse | 2 | 0,399 | 0.0964421 | 0.5506569 | 0.0499721 | 0.1765680 |
| eae26 | 26 | Informar-se a respeito do retorno financeiro que a profissão pode lhe trazer | 4 | -0,747 | 0.0979668 | 0.2288704 | 0.1158701 | 0.4631487 |
| eae27 | 27 | Comparar suas aptidões com as exigidas pela profissão | 1 | 0,333 | 0.4135266 | 0.1434071 | 0.1130552 | 0.0848013 |
| eae28 | 28 | Optar por uma profissão mesmo que seus pais sejam contra | 1 | 0,328 | 0.3578053 | 0.0763064 | 0.0288185 | 0.0830341 |
| eae29 | 29 | Saber quanto custa o curso de seus interesse | 4 | -0,415 | -0.0304621 | 0.3581142 | 0.1304803 | 0.3622107 |
| eae30 | 30 | Conversar com uma pessoa que trabalhe numa profissão pela qual você se interesse | 3 | -0,586 | 0.0056426 | -0.0477716 | 0.7551273 | 0.0784795 |
| eae31 | 31 | Pedir ajuda à pessoas experientes para solucionar suas dúvidas sobre uma profissão | 3 | -0,501 | 0.0064952 | 0.0134454 | 0.6518611 | 0.1237571 |
| eae32 | 32 | Saber o que um profissional de determinada área faz | 4 | -0,362 | 0.1618061 | 0.1654615 | 0.3737328 | 0.1992194 |
| eae33 | 33 | Conversar com pessoas que já trabalham para saber sobre profissões | 3 | -0,543 | 0.0038291 | -0.0098471 | 0.7442915 | 0.1083874 |
| eae34 | 34 | Relacionar suas características pessoais com as que a profissão exige | 1 | 0,404 | 0.5326850 | 0.0122346 | 0.1580562 | 0.0443684 |
| eae35 | 35 | Citar as habilidades necessárias para exercer uma determinada profissão | 1 | 0,514 | 0.5062602 | -0.0373219 | 0.2347023 | 0.0428753 |
| eae36 | 36 | Acompanhar um profissional durante seu trabalho | 3 | -0,503 | 0.0622083 | -0.0017875 | 0.6613508 | -0.1077357 |
| eae37 | 37 | Descobrir quanto ganha um profissional de uma determinada área | 4 | -0,667 | 0.0868835 | 0.0563011 | 0.3108438 | 0.4935917 |
| eae38 | 38 | Dizer quais atividades você mais gosta de fazer | 1 | 0,535 | 0.6086572 | -0.0841649 | 0.0359333 | 0.0448926 |
| eae39 | 39 | Escolher um curso para fazer | 1 | 0,475 | 0.4677406 | 0.2037977 | -0.0985501 | 0.1890808 |
| eae40 | 40 | Escolher uma profissão que você realmente goste | 1 | 0,704 | 0.6629072 | -0.0537977 | -0.0640364 | 0.1863533 |
| eae41 | 41 | Definir uma instituição para estudar | 2 | 0,545 | 0.2355963 | 0.2898070 | 0.0051194 | 0.2055669 |
| eae42 | 42 | Fazer uma lista das profissões que você mais gosta | 2 | 0,372 | 0.3877867 | 0.2006801 | 0.0081661 | 0.0503817 |
| eae43 | 43 | Levar em conta o salário que a profissão pode lhe proporcionar | 4 | -0,691 | 0.1284064 | 0.0641935 | 0.0940995 | 0.4773128 |
| eae44 | 44 | Manter a escolha de uma profissão por um longo tempo | 1 | 0,569 | 0.4767269 | -0.0096903 | 0.0436073 | 0.1796182 |
| eae45 | 45 | Procurar orientação profissional | 3 | -0,394 | 0.0975308 | 0.1160720 | 0.4684663 | 0.0915631 |
| eae46 | 46 | Pensar na realização pessoal que a profissão pode trazer | 4 | -0,376 | 0.3236878 | 0.2086753 | 0.1058465 | 0.2644325 |
| eae47 | 47 | Procurar informações sobre os cursos de formação na área | 2 | 0,582 | 0.0911599 | 0.4844054 | 0.1483148 | 0.2264730 |