Quiz repetisjon - 9. april

  1. I lavaan så får vi et datasett, HolzingerSwineford1939 Hvor mange variabler og observasjoner inneholder datasettet?
?HolzingerSwineford1939
dim(HolzingerSwineford1939)
HS <- HolzingerSwineford1939# short name

  1. Hvor mange skoler kommer elevene fra?

  2. Lag en aldervariabel age ved å kombinere ageyr og agemo i en formel

HS$age <- HS$ageyr+...?

  1. Hva er median alder?

  2. Lag et 90% konfidensintervall for alder

t.test(HS$age)

  1. Utfør en hypotesetest om det er forskjell i alder mellom skolene. Bruk signifikansnivå 1% og konkluder i et lettfattelig språk

  2. Lag et histogram for \(x9\). Er denne variabelen tilnærmet normalfordelt?

  3. Er det noe missing i dette datasettet? Hvilken ID har missing, eventuelt?

naniar::vis_miss(HS)
  1. Lag en summeskår for testene x1 - x9
HS$sum <- rowSums(select(HS, paste0("x", 1:9)))

Lag en graf med to boksplott som sammenlikner summeskårene for de to kjønnene. Ser det ut til at det er noen forskjell?

  1. Utfør en hypotesetest om det noen forskjell i kjønnenes gjennomsnittskår. Bruk signifikansnivå 5% og konkluder lettfattelig.
t.test(HS$sum~HS$sex)
  1. Kjør en multippel regresjon med summeskår som avhengig variabel, og kjønn, age, shool og grade som prediktorer. Hva blir forklaringskraften?
model <- lm(sum ~ sex+age+school+grade, data=HS)
  1. Sjekk forutsetningene. Er noen brutt?
performance::check_model(model)
  1. Vi skal nå se på faktorstrukturen til de 9 prøvene x1-x9 Les hva itemene sier i ?HolzingerSwineford1939. Hvor mange faktorer tror du det er? Gjør en parallelanalyse for antall faktorer for å se om det stemmer.
fa.parallel(select(HS, paste0("x", 1:9)))
  1. Gjør en EFA for å se hvilke items som lader på hvilken av faktorene
f <- fa(select(HS, paste0("x", 1:9)),nfactors=?? )
f$loadings

Grupper indikatorene x1-x9 slik at de utgjør hver sin faktor.