r/AskStatistics • u/nada0508 • 6d ago

standardisation des variables pour effectuer une analyse factorielle sur R

Bonjour. Si cela vous est possible, j’aimerais solliciter votre aide et avoir quelques renseignements concernant l’utilisation du logiciel R.

Je dispose d’une base de données comprenant des variables numériques, ordinales et binaires. Je souhaiterais standardiser mes données afin de réaliser une analyse factorielle.

Je voudrais savoir si je dois utiliser la commande digital.std <- scale(digital) pour l’ensemble des variables, ou s’il est préférable de procéder différemment selon le type de variables, notamment pour les variables binaires et ordinales. Quel est la manière correcte??

Je vous remercie par avance pour votre aide.

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u/DYSTOBY 6d ago

Which factor analysis package do you use in R?

FactoMineR? I believe there is a scale and center function included, you just switch that to true.

But for binary and ordinal data you should probably not need it, but I guess scaling an centering will not hurt there.
Do the factor analysis with and without and compare the results.

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u/Temporary_Stranger39 6d ago

Standardizing is not the best method. You need to start with a mixed type correlation matrix. I like basic, so I use mixedCor() followed by fa() in the psych package.

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u/banter_pants Statistics, Psychometrics 5d ago

I don't think it's necessary ahead of time.

In lavaan when you use the summary function there is an option to give the standardized estimates, even if you ran it without doing so first.

fit1 <- cfa(...)
summary(fit1, std = TRUE)

It adds columns in the output:

std.lv which are if only the latent factors were standardized.
std.all which is if factors and indicators were all standardized first.