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# Manuels des Analyses Psychométriques - Analyse factorielle exploratoire

Fabiana Queiroga

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## To cite this version:

Fabiana Queiroga. Manuels des Analyses Psychométriques - Analyse factorielle exploratoire. LAP-COS., 2024. hal-04729096

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Submitted on 9 Oct 2024

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UNIVERSITÉ
CÔTE D'AZUR

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Manuels des Analyses
**Psychométriques**

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UNIVERSITÉ
CÔTE D'AZUR

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Manuels des Analyses

Psychométriques

# Analyse Factorielle
Exploratoire

Une production du Laboratoire d'Anthropologie et
de Psychologie Clinique, Cognitive et Sociale

Fabiana Queiroga

Ingénieure d'études

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

2024
Table des matières

<table><tr><td>1.PRINCIPAUX CONCEPTS</td><td>2</td></tr><tr><td>1.1 DE QUOI S'AGIT-IL ?</td><td>2</td></tr><tr><td>1.2 PETITE PARENTHESE SUR LES CARACTERISTIQUES DES INSTRUMENTS</td><td>3</td></tr><tr><td>1.3 LA FIABILITE DES FACTEURS</td><td>4</td></tr><tr><td>1.4 LA DECISION DU TYPE D'ANALYSE FACTORIELLE A LANCER : EXPLORATOIRE OU CONFIRMATOIRE ?</td><td>4</td></tr><tr><td>1.5 QUELQUES CONDITIONS (ASSUMPTIONS) POUR L'AFE</td><td>5</td></tr><tr><td>2. ANALYSE FACTORIEL EXPLORATOIRE AVEC LOGICIEL FACTOR</td><td>7</td></tr><tr><td>2.1 COMMENT LANCER L'ANALYSE SUR LE LOGICIEL</td><td>7</td></tr><tr><td>2.2 COMMENT INTERPRETER L'OUTPUT DU LOGICIEL</td><td>12</td></tr><tr><td>3. ANALYSE FACTORIELLE EXPLORATOIRE AVEC LE LOGICIEL JAMOVI</td><td>48</td></tr><tr><td>3.1 COMMENT LANCER L'ANALYSE SUR LE LOGICIEL</td><td>48</td></tr><tr><td>3.2 COMMENT INTERPRETER L'OUTPUT DU LOGICIEL</td><td>48</td></tr><tr><td>4. COMMENT CALCULER ET ANALYSER LA FIABILITE DES FACTEURS RETENUS</td><td>52</td></tr><tr><td>4.1 COMMENT LANCER L'ANALYSE SUR LE LOGICIEL JAMOVI</td><td>52</td></tr><tr><td>4.2 COMMENT INTERPRETER LES RESULTATS</td><td>52</td></tr><tr><td>4.3 COMMENT LANCER L'ANALYSE AVEC LA CALCULATRICE DE FIABILITE COMPOSITE</td><td>53</td></tr><tr><td>5. COMMENT RAPPORTER LES RESULTATS</td><td>54</td></tr><tr><td>6. REFERENCES</td><td>59</td></tr></table>
# 1. Principaux concepts

## 1.1 De quoi s'agit-il ?

L'analyse factorielle est définie comme un ensemble de techniques multivariées que vise à trouver ou à confirmer une structure sous-jacente dans une matrice de données. Ce que l'on veut savoir est s'il existe une structure latente qui « cause » les items (Figure 1). Et plus, le but est de déterminer le nombre et la nature des variables latentes (facteurs) qui représentent le mieux un ensemble de variables observées (les items).

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>**Figure 1**</figcaption></figure>

Facteur latent qui sous-tend la relation entre plusieurs variables observées

En pratique, l'analyse factorielle est une procédure empirique qui permet de tester ce qui a été défini théoriquement pour un construit. En règle générale, dans la recherche en sciences humaines, l'accent est mis sur les phénomènes que nous n'observons pas directement. Ce que l'on peut observer, ce sont les caractéristiques d'un phénomène. Nous listons donc ces caractéristiques dans un instrument et nous les appelons des *items*. Un ensemble d'items représente une caractéristique latente que nous appelons un *facteur*. L'ensemble des facteurs est la représentation du concept qui nous intéresse, que nous appelons un *construit*.

### Exemple : la personnalité (construit)

La personnalité fait référence "aux caractéristiques et au comportement durables qui constituent l'adaptation unique d'une personne à la vie, y compris les traits principaux, les intérêts, les pulsions, les valeurs, l'image de soi, les capacités et les schémas émotionnels" (Dictionnaire de psychologie de l'APA https://dictionary.apa.org/personality, mis à jour le 19/04/2018).
Selon la théorie des Big Five, la personnalité peut être évaluée à l'aide de cinq grandes caractéristiques (*facteurs*) : l'extraversion, l'agréabilité, l'ouverture, la conscienciosité et le nervosité (émotions négatives). Le Big Five Inventory (BFI) est un inventaire de 44 items qui mesure les cinq grands facteurs de la personnalité (Goldberg, 1993). La Figure 2 montre la représentation des facteurs avec leurs items respectifs.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure 2**</figcaption></figure>

Représentation des facteurs du Big Five avec leurs items respectifs.

Par conséquent, lorsque nous effectuons une analyse factorielle, nous testons empiriquement si ce qui a été prédit pour la mesure d'un concept (c'est à dire, l'instrument) fonctionne comme prévu théoriquement. Ainsi, lorsqu'il s'agit de démontrer les qualités psychométriques d'un instrument, ce que nous voulons faire, c'est démontrer l'utilité de ses scores pour accéder à/mesurer un concept conformément à ce qui a été défini théoriquement.

## 1.2 Petite parenthèse sur les caractéristiques des instruments

Avant de poursuivre, une observation importante sur les caractéristiques psychométriques des instruments. La littérature spécialisée (par exemple, American Educational Research Association, American Psychological Association, & National Council on Measurement in Education [AERA, APA, & NCME], 2014 ; Messick, 1989 ; Nunnally & Bernstein, 1994) indique que pour être considérés comme adéquats, les scores estimés par une échelle psychométrique doivent présenter diverses preuves de validité, ainsi que des indicateurs de précision adéquats. Ces preuves doivent être constamment testées, garantissant l'applicabilité de l'échelle dans différents contextes, échantillons, populations, ainsi que dans le temps (Sireci, 2007 ; Thompson, 2002).

Parmi les concepts de validité, la littérature classique a suggéré au moins deux perspectives dominantes. La première se réfère au modèle tripartite proposé en 1966 par les Standards for Educational and Psychological Testing de l'American Education Research Association (AERA), de l'American Psychological Association (APA) et du National Council on Measurement in Education (AERA, APA, & NCME, 1966). Dans cette structure, le concept de validité est composé de la validité de contenu, validité de construit et validité de critère (modèle CCC). La validité de construit inclut le
concept de validité convergente, qui se réfère à la preuve que les résultats d'un test sont significativement liés aux résultats d'un autre test externe qui mesure le même attribut (Campbell & Fiske, 1959). Bien qu'ancien, le modèle CCC est couramment utilisé dans la littérature parce que la séparation de la validité de contenu, de construit et de critère aide les chercheurs à comprendre les différentes formes de validité de manière didactique.

Le deuxième modèle dominant sur les critères de validité des scores se réfère à une mise à jour des normes de 1966, publiées en 1999 et révisées en 2014 (AERA, APA, & NCME, 2014). Depuis la publication de 1999, le concept de validité a été divisé en cinq sources de preuves : (a) preuves basées sur le contenu du test ; (b) preuves basées sur les processus de réponse ; (c) preuves basées sur la structure interne ; (d) preuves basées sur les relations avec d'autres variables (validité convergente, discriminante, de critère et de généralisation) ; et (e) preuves basées sur les conséquences du test.

> Ainsi, l'analyse factorielle (exploratoire ou confirmatoire), associée à des indicateurs de fiabilité, répond à preuves basées sur la *structure interne* (si l'on utilise le modèle révisé) ou la *validité de construit* (si l'on utilise l'ancien modèle).

## 1.3 La fiabilité des facteurs

La fiabilité est la mesure dans laquelle les scores obtenus lors d'un test sont libres de toute erreur de mesure. Elle est définie de manière opérationnelle comme la proportion de la variance du score réel par rapport à la variance du score total observé (Damasio, 2021). L'alpha de Cronbach est probablement la mesure la plus utilisée pour évaluer la fiabilité des instruments. Cependant, malgré son utilisation répandue, l'alpha de Cronbach présente d'importantes limites. L'alpha suppose que tous les éléments ont la même importance pour le facteur (hypothèse d'« équivalence tau »), négligeant ainsi la charge factorielle des éléments.

En outre, comme il s'agit d'un estimateur de la « lower-bound to reliability » (limite inférieure de la fiabilité), les valeurs obtenues par la technique du coefficient alpha de Cronbach tendent à être inférieures à celles obtenues par des techniques plus appropriées, telles que la fiabilité composite et l'oméga de McDonald (Sijtsma, 2009).

## 1.4 La décision du type d'analyse factorielle à lancer : exploratoire ou confirmatoire ?

Le choix de l'analyse à effectuer est une décision théorique qui dépend de chaque instrument (Field, 2013). Lorsque ce n'est pas certain qu'instrument corresponde à la proposition théorique pour laquelle il a été construit, l'idéal est de procéder à une analyse factorielle exploratoire (AFE). Dans ce format, les items et les facteurs sont « libres » et lorsque vous lancez cette analyse, c'est comme si
vous demandiez au logiciel « comment ces items de ma base de données se regroupent-ils ? ». Le résultat d'une analyse factorielle exploratoire vous permettra de connaître le nombre de facteurs dans lesquels les items peuvent être organisés et les items qui composeront chaque facteur.

En revanche, si l'instrument correspond à un modèle théorique plus solide ou même si l'instrument a déjà une structure factorielle consolidée, l'idéal est de procéder à *une analyse factorielle confirmatoire* (AFC). Dans ce format, les facteurs et les items sont déterminés à l'avance et lorsque vous lancez l'analyse, c'est comme si vous vous demandiez « cette structure correspond-elle à ma base de données ? ». Dans ce cas, l'objectif de l'analyse est de déterminer dans quelle mesure l'instrument est adapté aux données collectées dans le cadre de votre recherche.

**Attention** : l'AFE *n'est pas* une étape préliminaire à l'AFC. Il *n'est pas non plus obligatoire* qu'une AFC soit précédée d'une AFE. Le choix de l'analyse à effectuer est vraiment théorique et cela dépend de l'instrument qui sera analysé.

## 1.5 Quelques conditions (assumptions) pour l'AFE

*Pour plus de détails sur les conditions de l'AFE, voir Andy Field (2013)*

### Niveau de mesure des variables

Normalement, l'AFE exige l'utilisation de variables continues, bien que des données ordinales puissent être utilisées. Cependant, le logiciel *Factor* est capable d'effectuer l'AFE avec des données catégorielles, même les deux en même temps (c'est-à-dire des items dichotomiques et continuos, par exemple).

### Les cas extrêmes (outliers)

L'AFE est sensible aux valeurs aberrantes ou extrêmes. Les valeurs aberrantes peuvent fausser la charge factorielle et la structure de charge.

### Force de la relation entre les items

Il ne doit pas y avoir de multicolinéarité parfaite entre les variables observées. Il y a multicolinéarité lorsqu'une variable observée peut être prédite à partir de la combinaison linéaire d'autres variables observées. La présence de nombreuses corrélations très élevées (à partir de 0,80) entre les variables peut indiquer la présence d'une multicolinéarité. Idéalement, une matrice factorielle devrait présenter des contrastes de corrélation élevés (car il est prévu que les items d'un facteur soient associés les uns aux autres) et des contrastes de corrélation faibles (car il est prévu que les items d'un facteur aient une relation plus faible avec les items d'un autre facteur).
## Unidimensionnalité

La charge factorielle est la valeur qui indique la saturation d'un item dans un facteur et il s'agite d'une valeur qui varie de -1 à 1. Pour qu'un item appartienne à un facteur, il faut que le coefficient de saturation (c'est-à-dire, la charge factorielle) soit d'au moins 0,30. Dans l'AFE, chaque item doit être associée à un seul facteur. Cet item doit avoir une charge factorielle plus élevée que la charge croisée (la charge en dehors de votre facteur d'appartenance). Dans ce cas, il est recommandé de supprimer l'item car il est considéré comme confus, à moins que : 1) la différence entre les charges factorielles est élevée (c'est-à-dire supérieure à |0,10|) ; 2) il existe une justification théorique qui explique la charge factorielle confuse.

## Taille de l'échantillon

Ce point est très discutable. Il existe des règles générales qui demandent au moins 10 sujets pour chaque item de l'instrument, d'autres qui parlent de 100 sujets par facteur, etc. L'essentiel est que la taille de l'échantillon soit aussi grande que possible pour permettre une structure factorielle stable.

## Distribution des variables

L'AFE ne suppose pas la normalité de la variable observée. Toutefois, certaines méthodes d'estimation peuvent être plus sensibles à la distribution des variables, comme l'estimation maximale de la vraisemblance (Maximum Loglikelihood Estimation, MLE).

## Linéarité

L'AFE suppose que la relation linéaire entre les items continuos est linéaire. Les corrélations de Pearson peuvent être utilisées pour examiner les relations linéaires. Mais si vous avez d'autres types de données et de corrélations, vous pouvez utiliser une matrice factorielle polychorique (une option qui peut être sélectionnée avec le logiciel Factor).
## 2. Analyse factoriel exploratoire avec logiciel Factor

Installation : https://psico.fcep.urv.es/utilitats/factor/

**Important !** Le logiciel DOIT IMPERATIVEMENT être installé dans le même dossier que le fichier de données à analyser.

Le logiciel Factor considère la matrice polychorique (indiquée aux données obtenues avec des échelles ordinales, comme l'échelle de Likert, et des échelles dichotomiques) et pas seulement la matrice de Pearson (indiquée aux données obtenues avec des échelles d'intervalle). La matrice polychorique est une « correction » de la matrice de Pearson pour les données non-intervalles.

### 2.1 Comment lancer l'analyse sur le logiciel

Les analyses présentées dans cette section sont des exemples obtenus avec des bases de données fictives.

#### Étape 1 – La base de données

Enregistrez la base de données au format « .dat. ».

**Astuce** : 1) Ne laissez dans la base de données que les variables de l'instrument que vous souhaitez analyser. Le logiciel Factor ne lit pas le titre des variables, il sera donc plus difficile de savoir quelles variables doivent être exclues. La base de données « .dat » **ne doit pas contenir la ligne de titre de la variable** (uniquement les numéros) ; 2) Attribuez une valeur à celles manquantes (comme 99) car il ne peut pas y avoir de valeur vide.

#### Étape 2 – Read Data/Single group analysis

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

Cliquez sur le bouton « Read Data »

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

L'onglet « Multiple group analysis » ne doit être utilisé que si l'intention est de comparer la structure factorielle dans différents types de groupes.

Dans le champ Files names/ Participant's scores, cliquez sur le bouton « Browse » pour selectionner le fichier .dat
Pour les autres champs :

* **Settings for robust analyses**: laisser coché car Factor va générer des intervalles de confiance pour toutes les analyses à partir de sous-échantillons de la base de données (méthode bootstrap).

**Astuce** : décochez si l'analyse prend trop de temps (il n'y aura pas de pertes, mais il n'y aura pas la précision des intervalles de confiance pour les analyses).

* **Missing values**: indiquer le code utilisé pour les valeurs manquantes, car le Factor utilisera la méthode d'imputation multiple pour traiter ces cas. L'imputation multiple est une approche couramment utilisée pour remédier aux données manquantes. Selon cette méthode, des valeurs multiples plausibles pour une variable donnée est attribuée, ou imputée, pour chacun des sujets avec une valeur manquante. Il en résulte la création de multiples groupes de données complètes. Des analyses statistiques identiques sont effectuées à partir de chacun de ces groupes de données complètes, et les résultats sont regroupés pour les différents groupes de données complètes (Austin et al., 2021).

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

**Astuce** : Il est important de noter ces valeurs avant de vérifier que la base de données a été lue correctement.

Cliquez sur le bouton « open single group dataset ». Pour faire des analyses factorielles multi-groupe, allez dans l'onglet « multiple group analyses ».

## Étape 3 – L'adéquation des données

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

L'une des conditions les plus fréquentes lors de la réalisation d'une analyse factorielle est de vérifier l'adéquation des données générées par l'échantillon. Cet indicateur est généralement représenté par le KMO et doit être très proche de 1.

Sachant que cet indicateur n'est pas très fiable, le Factor calcule le rapport entre deux sous-échantillons de la base de données générés, de manière aléatoire (communality ratio index).
## Étape 4 – Factor Model Configuration

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

### - Variables in the analysis

=> Comme Factor ne lit pas le titre des variables, il est difficile d'indiquer celles qui doivent être exclues. C'est pourquoi il est préférable de ne laisser dans la base de données que les variables de l'instrument qui seront analysées par l'analyse factorielle. Mais si vous avez des variables qui ne devraient pas être incluses dans l'analyse factorielle, vous devriez les déplacer dans la case « excluded ».

### - Matrix analyzed

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

**Astuce:** En cochant cette option, le Factor indiquera les valeurs minimales et maximales trouvées dans la base de données. Vérifiez cette valeur pour savoir s'il y a des erreurs sur la base de données !

Cochez l'option « Polychoric correlation » si les données sont dichotomiques et/ou si l'échelle est de type Likert.

Il est possible d'avoir différentes échelles de réponse (avec différents nombres de points sur l'échelle, ou deux types différents, comme Likert + dichotomique, par exemple).

### - Procedure for determining the number of factors/components

=> Cochez l'option « Parallel Analysis (PA)/Optimal implementation » (et vous n'avez pas besoin de modifier les autres paramètres). Le Factor offre trois options pour estimer le nombre de facteurs : l'analyse parallèle (l'implémentation classique et optimisée), la méthode de Hull et le BIC.
A.1 - *L'implémentation classique* d'analyse parallèle (Horn, 1965) est une procédure statistique de simulation de Monte-Carlo qui compare les eingenvalues des données originales avec les eingenvalues générées par des centaines de matrices aléatoires construites au cours du processus de simulation. Il s'agit d'une manière de corriger l'erreur d'échantillonnage (une correction qui n'est pas effectuée lors de l'utilisation de la méthode classique des eingenvalues de Kaiser-Guttman). Les bases aléatoires ont la même dimensionnalité que la base de données originale (même nombre de cas et de variables que la base de données à tester). Les eingenvalues moyennes des bases aléatoires doivent être inférieures à celles de la base originale.

A.2 - *L'implémentation optimisée* d'analyse parallèle (Timmerman& Lorenzo-Seva, 2011) fonctionne selon la même logique que Horn, à la différence que les bases aléatoires sont générées par bootstrapping (ce qui permet de rapprocher les bases de l'estimation de la population) et la variance expliquée au lieu des eingenvalues.

B - *La méthode de Hull* (Lorenzo-Seva et al., 2011) évalue les indices de qualité d'ajustement (CFI et CAF) de toutes les solutions factorielles, ainsi que les degrés de liberté de chacun des modèles.

C - **BIC** (Bayesian Information Criterion; Schwarz, 1978) est l'indice d'ajustement développé spécifiquement pour la sélection de modèles (cadre de sélection de modèles) en mettant l'accent sur des modèles parcimonieux, de sorte que la structure ayant la valeur BIC la plus faible soit sélectionnée. Il s'agit d'une technique plus robuste pour l'analyse factorielle confirmatoire.

- Factor Model

-> Number of factors/components : dans le Facteur, vous devez entrer le nombre de facteurs que vous attendez théoriquement. Toutefois, si le PA indique un nombre de facteurs différent de celui que vous aviez théoriquement prévu, vous devez **refaire l'analyse** en tenant compte du **nombre de facteurs suggéré par le PA**.

-> Laissez l'option « Robust analysis » cochée et choisissez la méthode d'extraction DWLS (Diagonally Weigthed Least Squared), qui est la méthode la plus adaptée à la matrice polychorique. Le bouton « configure » vous permet de choisir la correction de distribution qui sera utilisée. L'option « Mean and variance adjusted chi-square statistic » (Asparouhov & Muthen, 2010) est celle qui corrige le mieux les données ordinales avec une distribution non normale. Il n'est pas nécessaire de modifier les autres options.
**Attention:** RDWLS (Robust Diagonally Weighed Least Squared) and WLSMV (Diagonally Weighed Least Squared Mean and Variance) sont similaires.

- **Bouton « Other specifications of factor model » (voici l'autre grand pouvoir du Factor)**

- Onglet « Non-linear Factor Analysis » : Cochez l'option « Display Item Response Theory (IRT) parameterization » qui sera utile pour analyser la qualité des items.

- Onglet « Unidimensionality » : Le Factor vérifie la structure unifactorielle de votre instrument, c'est-à-dire les indicateurs de qualité en considérant la structure d'un seul facteur. Dans ce cas, il est intéressant de cocher l'option « Closeness to unidimensionality assessment » et demander les indicateurs *glb* (Created Lower Bound) et *omega* (de McDonald), car ce sont des indicateurs de fiabilité plus robustes que le traditionnel *alpha de Cronbach*.

**Attention : ces indicateurs ne seront estimés que pour la structure unifactorielle !**

- Onglet « Quality of Factor Solution » : Cochez l'option « Display eta-squared and Pratt's importance measures » qui indique la « taille d'effet » des facteurs, c'est-à-dire, le pourcentage de variance expliquée par chaque facteur pour chaque item. Cela permet de mieux comprendre la charge factorielle. Cochez l'option « Assess construct replicability » qui indique le potentiel de réplication du facteur dans d'autres échantillons. Cochez l'option « Assess quality of factor scores » qui indique le degré de précision du score factoriel.

- Onglet « Factor Scores » : Cochez l'option « Expected A Posteriori (EAP) factor scores » pour obtenir une base de données avec les scores des sujets (vous pouvez choisir le nom de ce fichier dans la boîte de texte ci-dessous). Cochez l'option « Compute continious person-fit indices » pour obtenir un indice de la précision des réponses des sujets. Cela vous permet d'identifier les sujets qui ont obtenu des résultats très éloignés de la norme, mais cela n'est utile que pour les instruments unidimensionnels.

- Onglet « External Variable » : pas besoin de modifier.

- **Rotation**

=> « Rotation to maximize factor simplicity » : default = *Promin*, suggéré lorsque les facteurs sont liés les uns aux autres, ce qui est le cas de la plupart des concepts en psychologie. Bouton « Configure rotation » : pas besoin de modifier.

- **Output**

=> Définissez un nom pour votre fichier à chaque fois que vous effectuez une analyse.

Une fois que tout est configuré, cliquez sur OK. Durée moyenne de l'analyse: 40 minutes.
## 2.2 Comment interpréter l'output du logiciel

Les résultats présentées dans cette section sont des exemples obtenus avec des bases de données fictives.

### xFACTOR

Unrestricted Factor Analysis
Release Version 12.04.05 x32bits
October, 2023
Rovira i Virgili University
Tarragona, SPAIN
Programming:
Urbano Lorenzo-Seva

Mathematical Specification:
Urbano Lorenzo-Seva
Pere J. Ferrando

Date: Monday, March 04, 2024

Time: 13:34:1

Date et heure de l'analyse.

### DETAILS OF ANALYSIS

Participants' scores data file : C:\Users\fqueiroga\OneDrive - Université Côte d'Azur\LAPCOS\Recherches\Estelle\Gravité dat
Method to handle missing values : Hot-Deck Multiple Imputation in Exploratory Factor Analysis

(Lorenzo-Seva & Van Ginkel, 2016)

Missing code value : 999

Number of participants : 150

Number of variables : 13

Variables included in the analysis : ALL

Variables excluded in the analysis : NONE

Number of factors : 5

Number of second order factors : 0

Procedure for determining the number of dimensions : Optimal implementation of Parallel Analysis (PA)
(Timmerman, & Lorenzo-Seva, 2011)

Dispersion matrix : Polychoric Correlations

Robust analyses : Bias-corrected and accelerated (BCa; Lambert, Wildt & Durand, 1991)

Number of bootstrap samples : 500

Asymptotic Covariance/Variance matrix : estimated using bootstrap sampling

Bootstrap confidence intervals : 95%

Method for factor extraction : Robust Diagonally Weighted Least Squares (RDWLS)

Correction for robust Chi square : Robust Mean and Variance-scaled (Asparouhov & Muthen, 2010)

Rotation to achieve factor simplicity : Robust Promin (Lorenzo-Seva & Ferrando, 2019)

Clever rotation start : Weighted Varimax

Number of random starts : 100

Maximum number of iterations : 1000

Convergence value : 0.00001000

Factor scores estimates : Estimates based on linear model

Résumé général de l'analyse : il est important de vérifier le nombre de sujets et de variables qui ont été pris en compte ainsi que toutes les options qui ont été cochées.
## UNIVARIATE DESCRIPTIVES

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Mean</th><th>Confidence Interval (95%)</th><th>Variance</th><th>Skewness</th><th>Kurtosis (Zero centered)</th></tr></thead><tbody><tr><td>V 1</td><td>1.580</td><td>( 1.34 1.82)</td><td>1.350</td><td>-0.234</td><td>-1.402</td></tr><tr><td>V 2</td><td>1.113</td><td>( 0.93 1.30)</td><td>0.767</td><td>0.136</td><td>-1.017</td></tr><tr><td>V 3</td><td>0.807</td><td>( 0.59 1.02)</td><td>1.076</td><td>0.792</td><td>-0.887</td></tr><tr><td>V 4</td><td>0.700</td><td>( 0.47 0.93)</td><td>1.197</td><td>1.141</td><td>-0.347</td></tr><tr><td>V 5</td><td>1.020</td><td>( 0.79 1.25)</td><td>1.206</td><td>0.447</td><td>-1.314</td></tr><tr><td>V 6</td><td>0.953</td><td>( 0.71 1.19)</td><td>1.324</td><td>0.673</td><td>-1.129</td></tr><tr><td>V 7</td><td>1.587</td><td>( 1.39 1.79)</td><td>0.896</td><td>-0.228</td><td>-0.840</td></tr><tr><td>V 8</td><td>1.007</td><td>( 0.81 1.20)</td><td>0.860</td><td>0.492</td><td>-0.755</td></tr><tr><td>V 9</td><td>1.313</td><td>( 1.07 1.55)</td><td>1.322</td><td>0.106</td><td>-1.461</td></tr><tr><td>V 10</td><td>1.420</td><td>( 1.23 1.61)</td><td>0.857</td><td>0.135</td><td>-0.811</td></tr><tr><td>V 11</td><td>1.027</td><td>( 0.81 1.24)</td><td>1.026</td><td>0.489</td><td>-1.003</td></tr><tr><td>V 12</td><td>0.827</td><td>( 0.60 1.05)</td><td>1.183</td><td>0.913</td><td>-0.664</td></tr><tr><td>V 13</td><td>0.453</td><td>( 0.29 0.62)</td><td>0.608</td><td>1.728</td><td>2.195</td></tr></tbody></table>

Analyses descriptives simples de chaque variable de l'échelle : moyenne, intervalle de confiance à 95 % de la moyenne, variance, valeurs de l'asymétrie et de l'aplatissement (skewness et kurtosis).

**Astuce 1** : rappelez-vous que l'écart-type est la racine carrée de la variance ;

**Astuce 2** : les valeurs skewness et kurtosis doivent être proches de zéro et les valeurs en dehors de l'intervalle de -3 à 3 indiquent la présence de valeurs aberrantes.

Polychoric correlation is advised when the univariate distributions of ordinal items are asymmetric or with excess of kurtosis. If both indices are lower than one in absolute value, then Pearson correlation is advised. You can read more about this subject in:

MuthÃ©n, B., & Kaplan D. (1985). A comparison of some methodologies for the factor analysis of non-normal Likert variables. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 38, 171-189. doi:10.1111/j.2044-8317.1985.tb00832.x

MuthÃ©n, B., & Kaplan D. (1992). A comparison of some methodologies for the factor analysis of non-normal Likert variables: A note on the size of the model. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 45, 19-30. doi:10.1111/j.2044-8317.1992.tb00975.x

## BAR CHARTS FOR ORDINAL VARIABLES

« Graphique » à barres de chaque variable de l'échelle. Il montre :

Variable 1

Les points de l'échelle de réponse ;

Value Freq

Fréquence à chaque point de l'échelle de réponse ;

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

Représentation graphique des fréquences de chaque point de l'échelle de réponse.

+-----------+---------+---------+---------+

0

12.5

25.0

37.5

50.0
Variable 2

<table><thead><tr><th></th><th>Value</th><th>Freq</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>44</td><td>*****************************</td></tr><tr><td>1</td><td>51</td><td>*****************************</td></tr><tr><td>2</td><td>49</td><td>*****************************</td></tr><tr><td>3</td><td>6</td><td>****</td></tr><tr><td></td><td></td><td>+---------+---------+---------+---------+</td></tr><tr><td>0</td><td>12.8</td><td>25.5</td><td>38.2</td><td>51.0</td></tr></tbody></table>

Variable 3

<table><thead><tr><th></th><th>Value</th><th>Freq</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>87</td><td>*****************************</td></tr><tr><td>1</td><td>16</td><td>******</td></tr><tr><td>2</td><td>36</td><td>****************</td></tr><tr><td>3</td><td>11</td><td>****</td></tr><tr><td></td><td></td><td>+---------+---------+---------+---------+</td></tr><tr><td>0</td><td>21.8</td><td>43.5</td><td>65.2</td><td>87.0</td></tr></tbody></table>

Variable 4

<table><thead><tr><th></th><th>Value</th><th>Freq</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>102</td><td>*****************************</td></tr><tr><td>1</td><td>8</td><td>**</td></tr><tr><td>2</td><td>23</td><td>******</td></tr><tr><td>3</td><td>17</td><td>*****</td></tr><tr><td></td><td></td><td>+---------+---------+---------+---------+</td></tr><tr><td>0</td><td>25.5</td><td>51.0</td><td>76.5</td><td>102.0</td></tr></tbody></table>

Variable 5

<table><thead><tr><th></th><th>Value</th><th>Freq</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>73</td><td>*****************************</td></tr><tr><td>1</td><td>17</td><td>******</td></tr><tr><td>2</td><td>44</td><td>****************</td></tr><tr><td>3</td><td>16</td><td>*****</td></tr><tr><td></td><td></td><td>+---------+---------+---------+---------+</td></tr><tr><td>0</td><td>18.2</td><td>36.5</td><td>54.8</td><td>73.0</td></tr></tbody></table>
Variable 6

<table><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>81</td><td>*****************************</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1</td><td>17</td><td>********</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td>30</td><td>*****************</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td>22</td><td>*********</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td>-----------+---------+---------+---------+</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>0</td><td>20.2</td><td>40.5</td><td>60.8</td><td>81.0</td><td></td></tr></tbody></table>

Variable 7

<table><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>24</td><td>*****************</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1</td><td>39</td><td>*************************</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td>62</td><td>*************************</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td>25</td><td>*****************</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td>-----------+---------+---------+---------+</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>0</td><td>15.5</td><td>31.0</td><td>46.5</td><td>62.0</td><td></td></tr></tbody></table>

Variable 8

<table><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>54</td><td>*************************</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1</td><td>51</td><td>*************************</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td>35</td><td>*****************</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td>10</td><td>*******</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td>-----------+---------+---------+---------+</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>0</td><td>13.5</td><td>27.0</td><td>40.5</td><td>54.0</td><td></td></tr></tbody></table>

Variable 9

<table><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>55</td><td>*************************</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1</td><td>21</td><td>***********</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td>46</td><td>*************************</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td>28</td><td>*****************</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td>-----------+---------+---------+---------+</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>0</td><td>13.8</td><td>27.5</td><td>41.2</td><td>55.0</td><td></td></tr></tbody></table>
Variable 10

<table><thead><tr><th>Value</th><th>Freq</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>25</td></tr><tr><td>1</td><td>58</td></tr><tr><td>2</td><td>46</td></tr><tr><td>3</td><td>21</td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th colspan="5">**************************</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>14.5</td><td>29.0</td><td>43.5</td><td>58.0</td></tr></tbody></table>

Variable 11

<table><thead><tr><th>Value</th><th>Freq</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>61</td></tr><tr><td>1</td><td>38</td></tr><tr><td>2</td><td>37</td></tr><tr><td>3</td><td>14</td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th colspan="5">**************************</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>15.2</td><td>30.5</td><td>45.8</td><td>61.0</td></tr></tbody></table>

Variable 12

<table><thead><tr><th>Value</th><th>Freq</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>86</td></tr><tr><td>1</td><td>22</td></tr><tr><td>2</td><td>24</td></tr><tr><td>3</td><td>18</td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th colspan="5">**************************</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>21.5</td><td>43.0</td><td>64.5</td><td>86.0</td></tr></tbody></table>

Variable 13

<table><thead><tr><th>Value</th><th>Freq</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>104</td></tr><tr><td>1</td><td>29</td></tr><tr><td>2</td><td>12</td></tr><tr><td>3</td><td>5</td></tr></tbody></table><table><thead><tr><th colspan="5">**************************</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>26.0</td><td>52.0</td><td>78.0</td><td>104.0</td></tr></tbody></table>
MULTIVARIATE DESCRIPTIVES

Analysis of the Mardia's (1970) multivariate asymmetry skewness and kurtosis.

<table><thead><tr><th></th><th>Coefficient</th><th>Statistic</th><th>df</th><th>P</th></tr></thead><tbody><tr><td>Skewness</td><td>27.844</td><td>696.104</td><td>455</td><td>1.0000</td></tr><tr><td>SKewness corrected for small sample</td><td>27.844</td><td>712.047</td><td>455</td><td>1.0000</td></tr><tr><td>Kurtosis</td><td>200.680</td><td>1.761</td><td></td><td>0.0391**</td></tr></tbody></table>

** Significant at 0.05

Analyse de normalité multivariée de l'échelle. Les valeurs p inférieures à 0,05 indiquent que la normalité n'est pas présente.

Astuce : si vous avez déclaré que vos données sont ordinales et indiqué une matrice polychorique, l'absence de normalité n'est pas un problème. Si vous souhaitez citer ce résultat dans votre texte, vous pouvez ajouter que la méthode d'estimation utilisée (RDWLS) est robuste aux fuites de normalité.

STANDARIZED VARIANCE / COVARIANCE MATRIX (POLYCHORIC CORRELATION)
(Polychoric algorithm: Bayes modal estimation; Choi, Kim, Chen, & Dannels, 2011)

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>1</th><th>2</th><th>3</th><th>4</th><th>5</th><th>6</th><th>7</th><th>8</th><th>9</th><th>10</th><th>11</th><th>12</th><th>13</th></tr></thead><tbody><tr><td>V 1</td><td>1.000</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 2</td><td>0.427</td><td>1.000</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 3</td><td>0.325</td><td>0.410</td><td>1.000</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 4</td><td>0.275</td><td>0.368</td><td>0.329</td><td>1.000</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 5</td><td>0.516</td><td>0.533</td><td>0.282</td><td>0.143</td><td>1.000</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 6</td><td>0.420</td><td>0.384</td><td>0.407</td><td>0.251</td><td>0.362</td><td>1.000</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 7</td><td>0.546</td><td>0.339</td><td>0.147</td><td>0.348</td><td>0.322</td><td>0.429</td><td>1.000</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 8</td><td>0.403</td><td>0.515</td><td>0.175</td><td>0.157</td><td>0.374</td><td>0.138</td><td>0.449</td><td>1.000</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 9</td><td>0.178</td><td>0.275</td><td>0.159</td><td>0.298</td><td>0.263</td><td>0.205</td><td>0.476</td><td>0.255</td><td>1.000</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 10</td><td>0.117</td><td>0.183</td><td>0.151</td><td>0.377</td><td>0.068</td><td>-0.073</td><td>0.121</td><td>0.311</td><td>0.180</td><td>1.000</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 11</td><td>0.428</td><td>0.470</td><td>0.359</td><td>0.312</td><td>0.491</td><td>0.477</td><td>0.419</td><td>0.362</td><td>0.284</td><td>0.296</td><td>1.000</td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 12</td><td>0.166</td><td>0.309</td><td>0.312</td><td>0.434</td><td>0.174</td><td>0.352</td><td>0.236</td><td>0.195</td><td>0.210</td><td>0.139</td><td>0.198</td><td>1.000</td><td></td></tr><tr><td>V 13</td><td>0.090</td><td>0.327</td><td>0.206</td><td>0.402</td><td>0.189</td><td>0.452</td><td>0.228</td><td>-0.045</td><td>0.123</td><td>0.164</td><td>0.265</td><td>0.196</td><td>1.000</td></tr></tbody></table>

Matrice de corrélation entre les paires d'items.

Astuce : si vous avez des charges factorielles supérieures à 1 (effet indésirable), vous pouvez utiliser ce tableau pour trouver des pistes pour résoudre le problème. Une matrice appropriée doit présenter un équilibre entre les corrélations faibles et les corrélations fortes.

ADEQUACY OF THE POLYCHORIC CORRELATION MATRIX

Determinant of the matrix = 0.009400027819440
Bartlett's statistic = 671.3 (df = 78; P = 0.000010)
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) test = 0.75465 (fair)
Bootstrap 95% confidence interval of KMO = ( 0.500 0.872)

Indicateurs de l'adéquation de la matrice de données. Une valeur p inférieure à 0,05 est requise.

Test des indicateurs de qualité. Il est important d'obtenir une valeur supérieure à 0,80
ITEM LOCATION AND ITEM ADEQUACY INDICES

<table><thead><tr><th>Items</th><th>QIM</th><th>RDI</th><th>Normed MSA</th><th>Bootstrap</th><th>95% Confidence interval</th></tr></thead><tbody><tr><td>13 ** 1</td><td></td><td>0.15111</td><td>0.60487</td><td>( 0.189</td><td>0.775)</td></tr><tr><td>4 ** 2</td><td></td><td>0.23333</td><td>0.75356</td><td>( 0.354</td><td>0.828)</td></tr><tr><td>3 ** 2</td><td></td><td>0.26889</td><td>0.84586</td><td>( 0.310</td><td>0.869)</td></tr><tr><td>12 ** 2</td><td></td><td>0.27556</td><td>0.76951</td><td>( 0.293</td><td>0.851)</td></tr><tr><td>6 ** 2</td><td></td><td>0.31778</td><td>0.74193</td><td>( 0.359</td><td>0.819)</td></tr><tr><td>8 ** 3</td><td></td><td>0.33556</td><td>0.70408</td><td>( 0.288</td><td>0.784)</td></tr><tr><td>5 ** 3</td><td></td><td>0.34000</td><td>0.81066</td><td>( 0.367</td><td>0.873)</td></tr><tr><td>11 ** 3</td><td></td><td>0.34222</td><td>0.85990</td><td>( 0.475</td><td>0.891)</td></tr><tr><td>2 ** 3</td><td></td><td>0.37111</td><td>0.81802</td><td>( 0.404</td><td>0.871)</td></tr><tr><td>9 ** 3</td><td></td><td>0.43778</td><td>0.73529</td><td>( 0.261</td><td>0.829)</td></tr><tr><td>10 ** 4</td><td></td><td>0.47333</td><td>0.54907</td><td>( 0.162</td><td>0.748)</td></tr><tr><td>1 ** 4</td><td></td><td>0.52667</td><td>0.76069</td><td>( 0.362</td><td>0.856)</td></tr><tr><td>7 ** 4</td><td></td><td>0.52889</td><td>0.72177</td><td>( 0.306</td><td>0.792)</td></tr></tbody></table>

Indicateurs d'adéquation de l'item selon la théorie de la réponse à l'item (voir explications et références pour chaque indicateur).

**Astuce**: La MSA a également été proposée par Kayser et fonctionne, grosso modo, comme un « KMO pour chaque item ». Les valeurs inférieures à 0,50 indiquent des problèmes d'items, **mais il n'est pas recommandé d'éliminer l'item avec cet indicateur.**

** Number of items proposed to be removed based on MSA: 13

**Quartile of Ipsative Means (QIM):** The means of the variables are placed in the distribution of the average of the values registered for each participant, and the quartile in which the means are situated is reported. In a normal-range test, few items should be placed in the extreme quartiles, whereas most of items should be placed in the central quartiles.

**Relative Difficulty Index (RDI):** it assesses the position of the items. For a normal-range test, an optimal pool of items should have about 75% RDI values between .40 and .60 and the remaining values evenly distributed in both tails.

In test intended for clinical screening or selection purposes, a larger amount of more extreme items in the appropriate direction is generally recommended.

**Measure of Sampling Adequacy (MSA):** Values of MSA below .50 suggest that the item does not measure the same domain as the remaining items in the pool, and so that it should be removed.

When removing items from the pool, all these aspects should be taken into account. Sometimes, the conclusion is that new items should be added to the pool of items.

Lorenzo-Seva, U. & Ferrando, P.J. (2021) MSA: the forgotten index for identifying inappropriate items before computing exploratory item factor analysis. Methodology, in press.
## EXPLAINED VARIANCE BASED ON EIGENVALUES

Variable Eigenvalue Proportion of Cumulative Proportion
Variance of Variance

<table><tr><td>1</td><td>4.59982</td><td>0.35383</td><td>0.35383</td></tr><tr><td>2</td><td>1.42984</td><td>0.10999</td><td>0.46382</td></tr><tr><td>3</td><td>1.30263</td><td>0.10020</td><td>0.56402</td></tr><tr><td>4</td><td>1.01692</td><td>0.07822</td><td>0.64225</td></tr><tr><td>5</td><td>0.89096</td><td>0.06854</td><td>0.71078</td></tr><tr><td>6</td><td>0.72117</td><td>0.05547</td><td></td></tr><tr><td>7</td><td>0.69617</td><td>0.05355</td><td></td></tr><tr><td>8</td><td>0.57970</td><td>0.04459</td><td></td></tr><tr><td>9</td><td>0.54632</td><td>0.04202</td><td></td></tr><tr><td>10</td><td>0.42182</td><td>0.03245</td><td></td></tr><tr><td>11</td><td>0.30869</td><td>0.02375</td><td></td></tr><tr><td>12</td><td>0.26644</td><td>0.02050</td><td></td></tr><tr><td>13</td><td>0.21952</td><td>0.01689</td><td></td></tr></table>

Il s'agit d'une méthode simpliste pour identifier le nombre de facteurs à retenir. Il est suggéré de retenir le nombre de facteurs dont l'eingenvalue est supérieure à 1.

**Attention** : Il s'agit d'une méthode conservatrice et peu fiable.

## PARALLEL ANALYSIS (PA) BASED ON MINIMUM RANK FACTOR ANALYSIS
(Timmerman & Lorenzo-Seva, 2011)

### Implementation details:

Correlation matrices analyzed: Polychoric correlation matrices

Number of random correlation matrices: 500

Method to obtain random correlation matrices: Permutation of the random

Méthode d'identification des facteurs complexes : compare la variance expliquée par les données réelles (de votre échantillon) avec celle d'un échantillon aléatoire (généré avec les mêmes caractéristiques que les données réelles).

Variable Real-data Mean of random 95 percentile of random
% of variance % of variance % of variance

<table><tr><td>1</td><td>38.7987*</td><td>15.9935</td><td>18.2064</td></tr><tr><td>2</td><td>11.5523</td><td>14.0417</td><td>15.7370</td></tr><tr><td>3</td><td>10.6497</td><td>12.5750</td><td>13.8699</td></tr><tr><td>4</td><td>8.5783</td><td>11.2002</td><td>12.3241</td></tr><tr><td>5</td><td>7.0194</td><td>9.9627</td><td>10.9740</td></tr><tr><td>6</td><td>5.8752</td><td>8.7469</td><td>9.6384</td></tr><tr><td>7</td><td>4.9272</td><td>7.5396</td><td>8.4571</td></tr><tr><td>8</td><td>4.0997</td><td>6.3456</td><td>7.2977</td></tr><tr><td>9</td><td>3.6504</td><td>5.2073</td><td>6.2007</td></tr><tr><td>10</td><td>2.8381</td><td>4.0275</td><td>5.1458</td></tr><tr><td>11</td><td>1.2324</td><td>2.8355</td><td>3.9968</td></tr><tr><td>12</td><td>0.7785</td><td>1.5245</td><td>2.7319</td></tr></table>

* Advised number of dimensions: 1

Le critère d'arrêt (cut off) est le moment où la variance expliquée par l'échantillon aléatoire est plus grande que la variance expliquée par l'échantillon réel. Ceci indique le nombre de facteurs à retenir selon l'analyse parallèle.

**Astuce** : les analyses ultérieures seront relatives au nombre de facteurs indiqué lors du lancement de l'analyse. Par conséquent, si cette recommandation diffère du nombre de facteurs que vous avez demandé, il est important de refaire l'analyse.
## CLOSENESS TO UNIDIMENSIONALITY ASSESSMENT

Ferrando & Lorenzo-Seva (2018)

### ITEM-LEVEL ASSESSMENT

Indicateurs d'unidimensionnalité, c'est-à-dire recommandation d'une structure à un seul facteur. Les seuils d'interprétation des indicateurs sont présentés ci-dessous. En résumé : UniCo >.95 ; ECV >.85 ; MIREAL < .30

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

### OVERALL ASSESSMENT

$$ \text{UniCo} = 0.923 \quad \text{BC BOOTSTRAP 95\% CONFIDENCE INTERVALS} = (0.915 \ 0.956) $$

$$ \text{ECV} = 0.778 \quad \text{BC BOOTSTRAP 95\% CONFIDENCE INTERVALS} = (0.746 \ 0.822) $$

$$ \text{MIREAL} = 0.241 \quad \text{BC BOOTSTRAP 95\% CONFIDENCE INTERVALS} = (0.201 \ 0.258) $$

**Astuce :** Il est préférable d'examiner d'abord les indicateurs globaux, puis pour chaque item.

Il peut y avoir des contradictions entre les indicateurs. Mais la prise de décision dans une analyse factorielle doit tenir compte des différents indicateurs et surtout de la recommandation théorique.

A value of UniCo (Unidimensional Congruence) and I-Unico (Item Unidimensional Congruence) suggests that data can be treated as essentially unidimensional.

A value of ECV (Explained Common Variance) and I-ECV (Item Explained Common Variance) suggests that data can be treated as essentially unidimensional.

A value of MIREAL (Mean of Item REsidual Absolute Loadings) and I-REAL (Item REsidual Absolute Loadings) lower than 0.300 suggests that data can be treated as essentially unidimensional.

### ROBUST GOODNESS OF FIT STATISTICS

Indices de qualité de la structure factorielle

$$ \text{Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA)} = 0.139 \quad \text{BC Bootstrap 95\% confidence interval} = (0.0521 \ 0.6871) $$

(larger than 0.100 : poor)

$$ \text{Estimated Non-Centrality Parameter (NCP)} = 8.568 $$

$$ \text{Degrees of Freedom} = 23 $$

$$ \text{Test of Approximate Fit} $$

$$ H0 : \text{RMSEA} < 0.05; P = 0.832 $$

Le RMSEA est un indicateur résiduel et doit être au maximum de 0,08 (la limite supérieure de l'intervalle de confiance ne doit pas dépasser 0,10).

$$ \text{Minimum Fit Function Chi Square with 23 degrees of freedom} = 42.714 \ (P = 0.007561) $$

$$ \text{Robust Mean and Variance-Adjusted Chi Square with 23 degrees of freedom} = 88.788 \ (P = 0.000010) $$

$$ \text{Chi-Square for independence model with 78 degrees of freedom} = 938.099 $$

$$ \text{Non-Normed Fit Index (NNFI; Tucker & Lewis)} = 0.741 \quad \text{BC Bootstrap 95\% confidence interval} = (0.000 \ 0.999) $$

$$ \text{Comparative Fit Index (CFI)} = 0.924 \quad \text{BC Bootstrap 95\% confidence interval} = (0.000 \ 0.999) $$

(between 0.920 and 0.950 : fair)

$$ \text{Schwarz's Bayesian Information Criterion (BIC)} = 479.617 \quad \text{BC Bootstrap 95\% confidence interval} = (423.136 \ 2031.953) $$

$$ \text{Goodness of Fit Index (GFI)} = 1.000 \quad \text{BC Bootstrap 95\% confidence interval} = (1.000 \ 1.000) $$

$$ \text{Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI)} = 1.000 \quad \text{BC Bootstrap 95\% confidence interval} = (1.000 \ 1.000) $$

$$ \text{Goodness of Fit Index without diagonal values (GFI)} = 1.000 \quad \text{BC Bootstrap 95\% confidence interval} = (1.000 \ 1.000) $$

$$ \text{Adjusted Goodness of Fit Index without diagonal values (AGFI)} = 1.000 \quad \text{BC Bootstrap 95\% confidence interval} = (1.000 \ 1.000) $$

Cela signifie qu'il ne sert à rien de regarder une seule valeur de BIC, il faut comparer le BIC d'au moins deux modèles avec des facteurs différents.

Le BIC est un indicateur qui doit être utilisé pour comparer les modèles lors de la réalisation d'analyses factorielles avec différents nombres de facteurs. Le modèle qui présente le BIC le plus faible doit être retenu.
EIGENVALUES OF THE REDUCED CORRELATION MATRIX

Aucune information à signaler

Variable Eigenvalue

<table><tr><td>1</td><td>4.237837982</td></tr><tr><td>2</td><td>1.124238881</td></tr><tr><td>3</td><td>0.853385177</td></tr><tr><td>4</td><td>0.838855115</td></tr><tr><td>5</td><td>0.360665687</td></tr><tr><td>6</td><td>0.281651516</td></tr><tr><td>7</td><td>0.179307417</td></tr><tr><td>8</td><td>0.156643759</td></tr><tr><td>9</td><td>0.007674408</td></tr><tr><td>10</td><td>-0.041164550</td></tr><tr><td>11</td><td>-0.077478464</td></tr><tr><td>12</td><td>-0.127969935</td></tr><tr><td>13</td><td>-0.196910533</td></tr></table>

UNROTATED LOADING MATRIX

Aucune information à signaler

Variable F 1 F 2 F 3 F 4 F 5 Communality

<table><tr><td>V 1</td><td>0.661</td><td>-0.220</td><td>0.245</td><td>-0.189</td><td>0.101</td><td>0.592</td></tr><tr><td>V 2</td><td>0.708</td><td>-0.040</td><td>0.149</td><td>0.034</td><td>-0.164</td><td>0.554</td></tr><tr><td>V 3</td><td>0.491</td><td>0.212</td><td>-0.087</td><td>-0.052</td><td>-0.182</td><td>0.330</td></tr><tr><td>V 4</td><td>0.525</td><td>0.405</td><td>-0.363</td><td>0.409</td><td>0.037</td><td>0.740</td></tr><tr><td>V 5</td><td>0.630</td><td>-0.185</td><td>0.311</td><td>-0.243</td><td>-0.134</td><td>0.604</td></tr><tr><td>V 6</td><td>0.608</td><td>0.261</td><td>-0.260</td><td>-0.445</td><td>0.059</td><td>0.707</td></tr><tr><td>V 7</td><td>0.663</td><td>-0.132</td><td>-0.054</td><td>0.009</td><td>0.860</td><td>1.200</td></tr><tr><td>V 8</td><td>0.549</td><td>-0.387</td><td>0.489</td><td>0.360</td><td>0.045</td><td>0.821</td></tr><tr><td>V 9</td><td>0.452</td><td>-0.026</td><td>0.015</td><td>0.135</td><td>0.187</td><td>0.259</td></tr><tr><td>V 10</td><td>0.304</td><td>0.064</td><td>0.028</td><td>0.471</td><td>-0.080</td><td>0.325</td></tr><tr><td>V 11</td><td>0.681</td><td>-0.002</td><td>0.110</td><td>-0.036</td><td>-0.046</td><td>0.479</td></tr><tr><td>V 12</td><td>0.421</td><td>0.282</td><td>-0.269</td><td>0.121</td><td>-0.025</td><td>0.344</td></tr><tr><td>V 13</td><td>0.376</td><td>0.524</td><td>-0.476</td><td>-0.037</td><td>-0.012</td><td>0.643</td></tr></table>

WEIGHTS OF ROBUST ROTATION

Lorenzo-Seva, U. & Ferrando, P.J. (2019)

Aucune information à signaler

Variable h w

<table><tr><td>V 1</td><td>1.2587</td><td>0.2886</td></tr><tr><td>V 2</td><td>1.3169</td><td>0.2557</td></tr><tr><td>V 3</td><td>1.7693</td><td>0.0001</td></tr><tr><td>V 4</td><td>1.7403</td><td>0.0164</td></tr><tr><td>V 5</td><td>1.4270</td><td>0.1935</td></tr><tr><td>V 6</td><td>1.5134</td><td>0.1446</td></tr><tr><td>V 7</td><td>1.2410</td><td>0.2986</td></tr><tr><td>V 8</td><td>1.3098</td><td>0.2598</td></tr><tr><td>V 9</td><td>1.4756</td><td>0.1660</td></tr><tr><td>V 10</td><td>1.5443</td><td>0.1272</td></tr><tr><td>V 11</td><td>1.4110</td><td>0.2025</td></tr><tr><td>V 12</td><td>1.5776</td><td>0.1084</td></tr><tr><td>V 13</td><td>1.7372</td><td>0.0182</td></tr></table>

h: average of the diagonal values in the asymptotic variance/covariance matrix for each variable.

w: Robust weight value for each variable.

Interpretation guide: The variable with the less stable set of correlations (i.e., a large value of h) will have a weight value (w) close to zero. In the other hand, a variable with a set of perfectly stable correlations will have a weight value (w) of one. The largest the value in w, the most important the variable is order to define the simple structure of the factor solution.
## SEMI-SPECIFIED TARGET LOADING MATRIX

Obtained from prerotation of the loading matrix

Aucune information à signaler

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>F 1</th><th>F 2</th><th>F 3</th><th>F 4</th><th>F 5</th></tr></thead><tbody><tr><td>V 1</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>---</td><td>---</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 2</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>---</td><td>0.000</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 3</td><td>---</td><td>0.000</td><td>---</td><td>0.000</td><td>---</td></tr><tr><td>V 4</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>---</td></tr><tr><td>V 5</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>---</td><td>0.000</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 6</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>---</td><td>0.000</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 7</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>---</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 8</td><td>0.000</td><td>---</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 9</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>---</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 10</td><td>0.000</td><td>---</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>---</td></tr><tr><td>V 11</td><td>---</td><td>0.000</td><td>---</td><td>0.000</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 12</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>---</td></tr><tr><td>V 13</td><td>---</td><td>---</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>---</td></tr></tbody></table>

## ROTATED LOADING MATRIX

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>F 1</th><th>F 2</th><th>F 3</th><th>F 4</th><th>F 5</th></tr></thead><tbody><tr><td>V 1</td><td>-0.071</td><td>0.084</td><td>0.713</td><td>0.188</td><td>-0.309</td></tr><tr><td>V 2</td><td>-0.074</td><td>0.168</td><td>0.646</td><td>-0.151</td><td>0.112</td></tr><tr><td>V 3</td><td>0.152</td><td>0.038</td><td>0.408</td><td>-0.157</td><td>0.376</td></tr><tr><td>V 4</td><td>0.041</td><td>0.076</td><td>-0.197</td><td>0.069</td><td>0.945</td></tr><tr><td>V 5</td><td>0.063</td><td>0.197</td><td>0.839</td><td>-0.074</td><td>-0.253</td></tr><tr><td>V 6</td><td>0.043</td><td>-0.505</td><td>0.745</td><td>0.122</td><td>0.052</td></tr><tr><td>V 7</td><td>-0.003</td><td>0.047</td><td>-0.053</td><td>1.132</td><td>-0.049</td></tr><tr><td>V 8</td><td>-0.011</td><td>0.786</td><td>0.159</td><td>0.133</td><td>-0.014</td></tr><tr><td>V 9</td><td>-0.039</td><td>0.140</td><td>0.099</td><td>0.265</td><td>0.157</td></tr><tr><td>V 10</td><td>0.037</td><td>0.460</td><td>-0.223</td><td>-0.070</td><td>0.570</td></tr><tr><td>V 11</td><td>0.093</td><td>0.209</td><td>0.538</td><td>0.031</td><td>0.154</td></tr><tr><td>V 12</td><td>-0.066</td><td>-0.165</td><td>0.137</td><td>-0.032</td><td>0.488</td></tr><tr><td>V 13</td><td>0.211</td><td>-0.268</td><td>0.061</td><td>0.029</td><td>0.734</td></tr></tbody></table>

Matrice avec charges factorielles à interpréter : pour être rattaché à un facteur, un item doit avoir une charge factorielle supérieure à 0,30

## ROTATED LOADING MATRIX

(loadings lower than absolute 0.300 omitted)

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>F 1</th><th>F 2</th><th>F 3</th><th>F 4</th><th>F 5</th></tr></thead><tbody><tr><td>V 1</td><td></td><td>0.713</td><td></td><td>-0.309</td><td></td></tr><tr><td>V 2</td><td></td><td>0.646</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 3</td><td></td><td>0.408</td><td></td><td>0.376</td><td></td></tr><tr><td>V 4</td><td></td><td></td><td></td><td>0.945</td><td></td></tr><tr><td>V 5</td><td></td><td>0.839</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 6</td><td></td><td>-0.505</td><td>0.745</td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 7</td><td></td><td></td><td>1.132</td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 8</td><td></td><td>0.786</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 9</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 10</td><td></td><td>0.460</td><td></td><td>0.570</td><td></td></tr><tr><td>V 11</td><td></td><td></td><td>0.538</td><td></td><td></td></tr><tr><td>V 12</td><td></td><td></td><td></td><td>0.488</td><td></td></tr><tr><td>V 13</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0.734</td></tr></tbody></table>

Voici la même matrice que celle présentée précédemment, avec des charges factorielles inférieures à 0,30 omises (plus facile à interpréter).

Il faut faire attention aux "charges croisées", c'est-à-dire lorsqu'un item a une charge factorielle supérieure à 0,30 sur plus d'un facteur. Astuce : si un item avec charge croisée a une charge factorielle beaucoup plus élevée sur le facteur d'origine, il peut être conservé sans problème. Dans le cas contraire, l'item doit être éliminé. Pour prendre cette décision, vous pouvez utiliser la mesure de l'importance de PRATT comme support (voir ci-dessous).
EXPLAINED VARIANCE OF ROTATED FACTORS AND RELIABILITY OF PHI-INFORMATION OBLIQUE EAP SCORES

Ferrando & Lorenzo-Seva (2016)

<table><thead><tr><th>Factor</th><th>Variance</th><th>ORION</th><th>Factor Determinacy Index</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>0.009</td><td>0.811</td><td>0.900</td></tr><tr><td>2</td><td>1.402</td><td>0.854</td><td>0.924</td></tr><tr><td>3</td><td>2.643</td><td>0.886</td><td>0.941</td></tr><tr><td>4</td><td>1.479</td><td>0.775</td><td>0.880</td></tr><tr><td>5</td><td>2.064</td><td>0.857</td><td>0.926</td></tr></tbody></table>

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The appropriate implementation of EAP score estimation in factor model involves to obtain point estimates that make use of the full prior information (in particular the inter-factor correlation matrix), and to complement the point estimates with measures of the reliability of these estimates. In order to achieve it, FACTOR computes: (1) the EAP score estimation named 'Fully-Informative Prior Oblique EAP scores'; and (2) the reliability estimates named ORION (acronim for 'Overall Reliability of fully-Informative prior Oblique N-EAP scores').
See Ferrando & Lorenzo-Seva (2016) for further details.

INTER-FACTORS CORRELATION MATRIX

<table><thead><tr><th>Factor</th><th>F 1</th><th>F 2</th><th>F 3</th><th>F 4</th><th>F 5</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>1.000</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2</td><td>-0.805</td><td>1.000</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td>-0.314</td><td>0.339</td><td>1.000</td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td>-0.445</td><td>0.193</td><td>0.556</td><td>1.000</td><td></td></tr><tr><td>5</td><td>-0.460</td><td>0.017</td><td>0.541</td><td>0.429</td><td>1.000</td></tr></tbody></table>

Corrélation entre les facteurs

STRUCTURE MATRIX

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>F 1</th><th>F 2</th><th>F 3</th><th>F 4</th><th>F 5</th></tr></thead><tbody><tr><td>V 1</td><td>-0.304</td><td>0.414</td><td>0.701</td><td>0.500</td><td>0.191</td></tr><tr><td>V 2</td><td>-0.396</td><td>0.419</td><td>0.703</td><td>0.322</td><td>0.433</td></tr><tr><td>V 3</td><td>-0.109</td><td>0.029</td><td>0.489</td><td>0.170</td><td>0.459</td></tr><tr><td>V 4</td><td>-0.424</td><td>0.005</td><td>0.365</td><td>0.361</td><td>0.850</td></tr><tr><td>V 5</td><td>-0.209</td><td>0.412</td><td>0.708</td><td>0.294</td><td>0.143</td></tr><tr><td>V 6</td><td>0.138</td><td>-0.263</td><td>0.656</td><td>0.442</td><td>0.479</td></tr><tr><td>V 7</td><td>-0.505</td><td>0.248</td><td>0.567</td><td>1.092</td><td>0.411</td></tr><tr><td>V 8</td><td>-0.746</td><td>0.874</td><td>0.495</td><td>0.372</td><td>0.147</td></tr><tr><td>V 9</td><td>-0.374</td><td>0.259</td><td>0.391</td><td>0.432</td><td>0.345</td></tr><tr><td>V 10</td><td>-0.494</td><td>0.350</td><td>0.190</td><td>0.123</td><td>0.410</td></tr><tr><td>V 11</td><td>-0.328</td><td>0.324</td><td>0.680</td><td>0.394</td><td>0.418</td></tr><tr><td>V 12</td><td>-0.187</td><td>-0.063</td><td>0.348</td><td>0.252</td><td>0.576</td></tr><tr><td>V 13</td><td>0.057</td><td>-0.400</td><td>0.317</td><td>0.233</td><td>0.678</td></tr></tbody></table>

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PRATT'S IMPORTANCE MEASURES

Wu & Zumbo (2017)

UNSTANDARDIZED PRATT'S MEAURES (ETA-SQUARED)

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>F 1</th><th>F 2</th><th>F 3</th><th>F 4</th><th>F 5</th></tr></thead><tbody><tr><td>V 1</td><td>0.020</td><td>0.032</td><td>0.455</td><td>0.085</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 2</td><td>0.027</td><td>0.065</td><td>0.418</td><td>0.000</td><td>0.045</td></tr><tr><td>V 3</td><td>0.000</td><td>0.001</td><td>0.176</td><td>0.000</td><td>0.153</td></tr><tr><td>V 4</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>0.024</td><td>0.715</td></tr><tr><td>V 5</td><td>0.000</td><td>0.072</td><td>0.532</td><td>0.000</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 6</td><td>0.006</td><td>0.133</td><td>0.489</td><td>0.054</td><td>0.025</td></tr><tr><td>V 7</td><td>0.001</td><td>0.011</td><td>0.000</td><td>1.187</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 8</td><td>0.008</td><td>0.685</td><td>0.079</td><td>0.049</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 9</td><td>0.015</td><td>0.036</td><td>0.039</td><td>0.115</td><td>0.054</td></tr><tr><td>V 10</td><td>0.000</td><td>0.133</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>0.192</td></tr><tr><td>V 11</td><td>0.000</td><td>0.064</td><td>0.344</td><td>0.011</td><td>0.061</td></tr><tr><td>V 12</td><td>0.012</td><td>0.010</td><td>0.046</td><td>0.000</td><td>0.275</td></tr><tr><td>V 13</td><td>0.012</td><td>0.107</td><td>0.019</td><td>0.007</td><td>0.498</td></tr></tbody></table>

La mesure de l'importance de Pratt : il peut être utile d'interpréter les charges croisées : regardez les indicateurs standardisés.
COMMUNALITY-STANDARDIZED PRATT'S MEASURES

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>F 1</th><th>F 2</th><th>F 3</th><th>F 4</th><th>F 5</th></tr></thead><tbody><tr><td>V 1</td><td>0.033</td><td>0.054</td><td>0.769</td><td>0.144</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 2</td><td>0.049</td><td>0.117</td><td>0.754</td><td>0.000</td><td>0.081</td></tr><tr><td>V 3</td><td>0.000</td><td>0.003</td><td>0.534</td><td>0.000</td><td>0.463</td></tr><tr><td>V 4</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>0.032</td><td>0.967</td></tr><tr><td>V 5</td><td>0.000</td><td>0.120</td><td>0.880</td><td>0.000</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 6</td><td>0.008</td><td>0.188</td><td>0.692</td><td>0.076</td><td>0.035</td></tr><tr><td>V 7</td><td>0.001</td><td>0.010</td><td>0.000</td><td>0.989</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 8</td><td>0.010</td><td>0.834</td><td>0.096</td><td>0.060</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 9</td><td>0.057</td><td>0.141</td><td>0.150</td><td>0.443</td><td>0.210</td></tr><tr><td>V 10</td><td>0.000</td><td>0.408</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>0.592</td></tr><tr><td>V 11</td><td>0.000</td><td>0.133</td><td>0.717</td><td>0.024</td><td>0.127</td></tr><tr><td>V 12</td><td>0.035</td><td>0.030</td><td>0.135</td><td>0.000</td><td>0.800</td></tr><tr><td>V 13</td><td>0.019</td><td>0.167</td><td>0.030</td><td>0.011</td><td>0.774</td></tr></tbody></table>

Les valeurs indiquent l'importance de l'élément dans chaque facteur. La somme des valeurs de chaque facteur est égale à 1.

UNIQUE DIRECTIONAL CORRELATION (ETA)

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>F 1</th><th>F 2</th><th>F 3</th><th>F 4</th><th>F 5</th></tr></thead><tbody><tr><td>V 1</td><td>0.140</td><td>0.178</td><td>0.674</td><td>0.292</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 2</td><td>0.164</td><td>0.254</td><td>0.646</td><td>0.000</td><td>0.211</td></tr><tr><td>V 3</td><td>0.000</td><td>0.031</td><td>0.420</td><td>0.000</td><td>0.391</td></tr><tr><td>V 4</td><td>0.000</td><td>0.018</td><td>0.000</td><td>0.155</td><td>0.846</td></tr><tr><td>V 5</td><td>0.000</td><td>0.269</td><td>0.729</td><td>0.000</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 6</td><td>0.077</td><td>0.365</td><td>0.699</td><td>0.233</td><td>0.157</td></tr><tr><td>V 7</td><td>0.036</td><td>0.107</td><td>0.000</td><td>1.089</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 8</td><td>0.089</td><td>0.828</td><td>0.280</td><td>0.222</td><td>0.000</td></tr><tr><td>V 9</td><td>0.121</td><td>0.191</td><td>0.197</td><td>0.338</td><td>0.233</td></tr><tr><td>V 10</td><td>0.000</td><td>0.364</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>0.439</td></tr><tr><td>V 11</td><td>0.000</td><td>0.252</td><td>0.586</td><td>0.107</td><td>0.246</td></tr><tr><td>V 12</td><td>0.110</td><td>0.101</td><td>0.215</td><td>0.000</td><td>0.524</td></tr><tr><td>V 13</td><td>0.109</td><td>0.327</td><td>0.139</td><td>0.083</td><td>0.706</td></tr></tbody></table>

Importance measures indicate the proportions of the variation in each observed indicator that are attributable to the factors (an interpretation analogous to the effect size measure of eta-squared). Eta correlations is a measure of unique directional correlation of each factor with an observed indicator.
BIAS-CORRECTED AND ACCELERATED (BCa) BOOTSTRAP 95% CONFIDENCE INTERVALS FOR LOADING VALUES

Variable F 1 BCa Confidence Interval

V 1 -0.071 (-9.965 3.759)

V 2 -0.074 (-15.346 1.187)

V 3 0.152 (-0.307 45.703)

V 4 0.041 (-1.285 18.535)

V 5 0.063 (-4.189 2.361)

V 6 0.043 (-10.215 4.017)

V 7 -0.003 (-0.642 22.261)

V 8 -0.011 (-1.097 11.260)

V 9 -0.039 (-6.127 6.541)

V 10 0.037 (-8.509 2.342)

V 11 0.093 (-9.223 1.250)

V 12 -0.066 (-0.873 11.582)

V 13 0.211 (-18.339 1.980)

Variable F 2 BCa Confidence Interval

V 1 0.084 (-89.167 0.449)

V 2 0.168 (-33.490 0.361)

V 3 0.038 (-0.305 7.465)

V 4 0.076 (-0.372 7.739)

V 5 0.197 (-2.685 1.265)

V 6 -0.505 (-18.188 0.078)

V 7 0.047 (-11.440 0.308)

V 8 0.786 (0.476 34.380)

V 9 0.140 (-2.305 3.651)

V 10 0.460 (-0.614 7.084)

V 11 0.209 (-0.314 6.761)

V 12 -0.165 (-7.916 0.278)

V 13 -0.268 (-0.920 10.362)

Variable F 3 BCa Confidence Interval
V 1 0.713 ( 0.268 22.283)

V 2 0.646 ( 0.342 6.438)

V 3 0.408 (-4.984 0.666)

V 4 -0.197 (-6.658 0.270)

V 5 0.839 ( 0.555 19.637)

V 6 0.745 ( 0.497 27.260)

V 7 -0.053 (-22.866 0.124)

V 8 0.159 (-5.612 0.352)

V 9 0.099 (-0.168 6.422)

V 10 -0.223 (-2.274 1.275)

V 11 0.538 ( 0.167 3.100)

V 12 0.137 (-5.938 0.879)

V 13 0.061 (-10.112 0.272)

Variable F 4 BCa Confidence Interval

V 1 0.188 (-56.361 0.803)

V 2 -0.151 (-25.109 0.344)

V 3 -0.157 (-0.787 12.394)

V 4 0.069 (-5.656 1.134)

V 5 -0.074 (-6.151 0.231)

V 6 0.122 (-49.205 0.431)

V 7 1.132 ( 0.698 115.647)

V 8 0.133 (-29.372 1.058)

V 9 0.265 (-25.922 0.681)

V 10 -0.070 (-1.246 6.780)

V 11 0.031 (-3.513 1.600)

V 12 -0.032 (-3.903 1.378)

V 13 0.029 (-15.902 1.231)

Variable F 5 BCa Confidence Interval

V 1 -0.309 (-53.441 0.107)

V 2 0.112 (-35.165 0.626)

V 3 0.376 (-0.006 11.274)

V 4 0.945 ( 0.575 21.445)
V 5 -0.253 (-16.355 0.099)

V 6 0.052 (-5.392 0.541)

V 7 -0.049 (-15.860 0.774)

V 8 -0.014 (-0.403 7.180)

V 9 0.157 (-8.796 1.184)

V 10 0.570 (-0.115 8.600)

V 11 0.154 (-2.234 2.391)

V 12 0.488 (-0.378 5.969)

V 13 0.734 ( 0.373 17.957)

-----------------------------------------------------------------------

INDICES OF FACTOR SIMPLICITY

Bentler (1977) & Lorenzo-Seva (2003)

Bentler's simplicity index (S) = 0.60926 (Percentile 100)

BC Bootstrap 95% confidence interval = ( 0.446 0.900)

Loading simplicity index (LS) = 0.31198 (Percentile 100)

BC Bootstrap 95% confidence interval = ( 0.241 0.868)

-----------------------------------------------------------------------

BIAS-CORRECTED BOOTSTRAP 95% CONFIDENCE INTERVALS FOR INTER-FACTORS CORRELATION VALUES

1 -- 2 -0.805 (-1.091 0.050)

1 -- 3 -0.314* (-1.083 -0.033)

1 -- 4 -0.445 (-1.092 0.108)

1 -- 5 -0.460* (-1.130 -0.128)

2 -- 3 0.339* ( 0.092 1.000)

2 -- 4 0.193 (-0.969 0.998)

2 -- 5 0.017 (-1.136 0.473)

3 -- 4 0.556* ( 0.306 1.000)

3 -- 5 0.541 (-0.493 0.999)

4 -- 5 0.429 (-0.961 0.998)

* Significantly different from zero at population
## CONSTRUCT REPLICABILITY: GENERALIZED H (G-H) INDEX

Ferrando & Lorenzo-Seva (2018)

<table><thead><tr><th>Factor</th><th>H-Latent</th><th>BC Bootstrap</th><th>95 % Confidence intervals</th><th>H-Observed</th><th>BC Bootstrap</th></tr></thead><tbody><tr><td>F 1</td><td>0.811</td><td>(-40940.438 3163.962)</td><td>0.721</td><td>( 0.340 2.011)</td><td></td></tr><tr><td>F 2</td><td>0.854</td><td>(-175371.164 1995.731)</td><td>0.930</td><td>( 0.537 2.132)</td><td></td></tr><tr><td>F 3</td><td>0.886</td><td>(-844218.684 118.516)</td><td>0.792</td><td>( 0.716 2.075)</td><td></td></tr><tr><td>F 4</td><td>1.225</td><td>(-6.136 12554.663)</td><td>0.987</td><td>( 0.622 2.671)</td><td></td></tr><tr><td>F 5</td><td>0.857</td><td>(-855136.514 288.985)</td><td>0.780</td><td>( 0.585 3.252)</td><td></td></tr></tbody></table>

Il indique dans quelle mesure la structure latente est bien définie, ce qui permet de la reproduire dans d'autres études. Les valeurs supérieures à 0,80 indiquent une structure bien définie.

**Astuce** : les valeurs inférieures à 0,80 n'indiquent pas forcement qu'il y a des problèmes dans le modèle actuel, mais peuvent être signalées à titre d'avertissement pour les études futures.

The H index evaluates how well a set of items represents a common factor. It is bounded between 0 and 1 and approaches unity as the magnitude of the factor loadings and/or the number of items increase. High H values (>.80) suggest a well defined latent variable, which is more likely to be stable across studies, whereas low H values suggest a poorly defined latent variable, which is likely to change across studies.

H-Latent assesses how well the factor can be identified by the continuous latent response variables that underlie the observed item scores, whereas H-Observed assesses how well it can be identified from the observed item scores.

## QUALITY AND EFFECTIVENESS OF FACTOR SCORE ESTIMATES

Ferrando & Lorenzo-Seva (2018)

Factor Determinacy Index (FDI)

ORION marginal reliability

Sensitivity ratio (SR)

Expected percentage of true differences (EPTD)

F 1 F 2 F 3 F 4 F 5

0.900 0.924 0.941 0.880 0.926

0.811 0.854 0.886 0.775 0.857

2.070 2.417 2.784 1.854 2.449

89.1% 90.5% 91.8% 100.0% 90

Indices de qualité des scores générés par les facteurs. Astuce : ne doit être interprété que lorsqu'il existe une solution factorielle définitive, c'est-à-dire lorsque le nombre de facteurs a été correctement défini et que les items ont été correctement éliminés.

Indicateurs de fiabilité des scores factoriels obtenus. FDI > .90 et ORION > .80

Ratio de sensibilité qui indique la capacité du facteur à discriminer (séparer) les groupes en fonction des différents traits latents des individus. Il doit être supérieur à 2.

The sensitivity ratio (SR) can be interpreted as the number of different factor levels than can be differentiated on the basis of the factor score estimates. The expected percentage of true differences (EPTD) is the estimated percentage of differences between the observed factor score estimates that are in the same direction as the corresponding true differences.

If factor scores are to be used for individual assessment, FDI values above .90, marginal reliabilities above .80, SR above 2, and EPTDs above 90% are recommended.
ITEM RESPONSE THEORY PARAMETERIZATION: MULTIDIMENSIONAL NORMAL-OGIVE GRADED RESPONSE MODEL

Reckase's parameterization (Reckase, 1985)

PATTERN OF ITEM DISCRIMINATIONS

<table><thead><tr><th>Item</th><th>a 1</th><th>a 2</th><th>a 3</th><th>a 4</th><th>a 5</th><th>MDISC</th></tr></thead><tbody><tr><td>V 1</td><td>-0.111</td><td>0.132</td><td>1.116</td><td>0.294</td><td>-0.484</td><td>1.264</td></tr><tr><td>V 2</td><td>-0.111</td><td>0.251</td><td>0.967</td><td>-0.225</td><td>0.168</td><td>1.044</td></tr><tr><td>V 3</td><td>0.186</td><td>0.046</td><td>0.498</td><td>-0.192</td><td>0.459</td><td>0.730</td></tr><tr><td>V 4</td><td>0.081</td><td>0.148</td><td>-0.386</td><td>0.135</td><td>1.852</td><td>1.904</td></tr><tr><td>V 5</td><td>0.101</td><td>0.313</td><td>1.334</td><td>-0.117</td><td>-0.402</td><td>1.436</td></tr><tr><td>V 6</td><td>0.080</td><td>-0.933</td><td>1.376</td><td>0.226</td><td>0.096</td><td>1.682</td></tr><tr><td>V 7</td><td>-inf</td><td>inf</td><td>-inf</td><td>inf</td><td>-inf</td><td>inf</td></tr><tr><td>V 8</td><td>-0.025</td><td>1.859</td><td>0.377</td><td>0.315</td><td>-0.034</td><td>1.923</td></tr><tr><td>V 9</td><td>-0.046</td><td>0.163</td><td>0.115</td><td>0.308</td><td>0.183</td><td>0.412</td></tr><tr><td>V 10</td><td>0.045</td><td>0.560</td><td>-0.272</td><td>-0.085</td><td>0.694</td><td>0.937</td></tr><tr><td>V 11</td><td>0.129</td><td>0.289</td><td>0.745</td><td>0.042</td><td>0.214</td><td>0.839</td></tr><tr><td>V 12</td><td>-0.082</td><td>-0.204</td><td>0.169</td><td>-0.039</td><td>0.603</td><td>0.665</td></tr><tr><td>V 13</td><td>0.354</td><td>-0.449</td><td>0.102</td><td>0.049</td><td>1.230</td><td>1.361</td></tr></tbody></table>

a: item discrimination in each dimension

MDISC: item multidimensional discrimination

Indique la capacité de l'item de différencier les personnes avec des niveaux différents du trait latent.

Considérez le graphique suivant d'items "vrai ou faux" (par exemple, un test de mathématiques). La courbe en S de l'item 2 montre qu'il est le plus discriminant : les personnes ayant un trait latent faible ont peu de chances de répondre correctement à l'item et, à mesure que les capacités augmentent, les chances de répondre correctement à l'item augmentent également. En revanche, la courbe droite de l'item 1 montre qu'il n'est pas très discriminant.

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

Le Factor indique les valeurs de discrimination (toujours représentées par la lettre a dans la Théorie de la Réponse à l'Item) pour chaque facteur. On s'attend à ce que l'item soit plus discriminant dans son facteur d'origine. C'est pourquoi il est essentiel d'identifier les éléments attendus dans chaque facteur.

L'indice de discrimination multidimensionnelle considère l'instrument dans son ensemble et n'a de sens à interpréter que s'il est possible de combiner tous les facteurs en un construit général.

CATEGORY INTERCEPTS

<table><thead><tr><th>Item</th><th>d 1</th><th>d 2</th><th>d 3</th></tr></thead><tbody><tr><td>V 1</td><td>-0.881</td><td>-0.396</td><td>0.975</td></tr><tr><td>V 2</td><td>-0.814</td><td>0.510</td><td>2.621</td></tr><tr><td>V 3</td><td>0.247</td><td>0.594</td><td>1.773</td></tr><tr><td>V 4</td><td>0.916</td><td>1.221</td><td>2.369</td></tr><tr><td>V 5</td><td>-0.053</td><td>0.403</td><td>1.978</td></tr><tr><td>V 6</td><td>0.185</td><td>0.728</td><td>1.940</td></tr><tr><td>V 7</td><td>-inf</td><td>-inf</td><td>inf</td></tr><tr><td>V 8</td><td>-0.848</td><td>1.240</td><td>3.550</td></tr><tr><td>V 9</td><td>-0.396</td><td>0.019</td><td>1.034</td></tr><tr><td>V 10</td><td>-1.178</td><td>0.163</td><td>1.315</td></tr><tr><td>V 11</td><td>-0.327</td><td>0.572</td><td>1.830</td></tr><tr><td>V 12</td><td>0.228</td><td>0.720</td><td>1.451</td></tr><tr><td>V 13</td><td>0.846</td><td>2.025</td><td>3.071</td></tr></tbody></table>

Il s'agit des indicateurs de seuil des items (thresholds). C'est le point d'intersection entre une catégorie de réponse et une autre. Lorsqu'un item a des seuils ordonnés, cela signifie que le point d'intersection change progressivement d'une catégorie à l'autre (voir figure ci-dessous).

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Category probabilities</figcaption></figure>

Le nombre de seuils est égal au nombre de catégories moins 1. Pour savoir si les seuils sont bien classés, il suffit de regarder si les valeurs dans les catégories d'interception (category intercepts) augmentent. Si les seuils ne sont pas classés, il s'agit d'un autre indicateur de la (mauvese) qualité de l'item.
GREATEST LOWER BOUND (GLB) TO RELIABILITY

Woodhouse & Jackson (1977)

Indicateur de fiabilité de l'échelle globale. **Note** : ne
doit être observé que si l'échelle est unidimensionnelle.

WARNING: The GLB and Omega can only be trusted in large samples, preferably 1,000 cases or more,
due to a positive sampling bias (ten Berge & Socan, 2004).

Greatest Lower Bound to Reliability = 1.014471

McDonald's ordinal Omega = 0.843909

Standardized Cronbach's alpha = 0.840801

Total observed variance = 13.000

Total Common Variance = 9.286

ASSOCIATED COMMUNALITIES

| Variable | Communality |
|---|---|
| V 1 | 0.928544 |
| V 2 | 0.800147 |
| V 3 | 0.394629 |
| V 4 | 0.664233 |
| V 5 | 0.736161 |
| V 6 | 0.852810 |
| V 7 | 0.888700 |
| V 8 | 0.741089 |
| V 9 | 0.514847 |
| V 10 | 0.648827 |
| V 11 | 0.734073 |
| V 12 | 0.545275 |
| V 13 | 0.836605 |

The greatest lower bound (glb) to reliability represents the smallest reliability possible
given observed covariance matrix under the restriction that the sum of error variances
is maximized for errors that correlate 0 with other variables (Ten Berge, Snijders, & Zegers, 1981).

Omega can be interpreted as the square of the correlation between the scale score and the latent variable common to all the indicators in the infinite universe of indicators of which the scale indicators are a subset (McDonald, 1999, page 89).

McDonald, R.P. (1999). Test theory : A unified treatment. Mahwah.L.E.A.
DISTRIBUTION OF RESIDUALS

Number of Residuals = 78

Autres indicateurs résiduels pour l'analyse de
l'adéquation du modèle.

Summary Statistics for Fitted Residuals

Smallest Fitted Residual = -0.2337

Median Fitted Residual = 0.0113

Largest Fitted Residual = 0.1980

Mean Fitted Residual = 0.0090

Variance Fitted Residual = 0.0057

Root Mean Square of Residuals (RMSR) = 0.0759

BC Bootstrap 95% confidence interval of RMSR = ( 0.042 0.329)

Expected mean value of RMSR for an acceptable model = 0.0819 (Kelley's criterion) (Kelley, 1935, page 13; see also Harman, 1962, page 21 of the 2nd edition)

Weighted Root Mean Square Residual (WRMR) = 0.0606 (values under 1.0 have been recommended to represent good fit; Yu & Muthen, 2002)

BC Bootstrap 95% confidence interval of WRMR = ( 0.033 0.283)

Histogram for fitted residuals

<table><thead><tr><th>Value</th><th>Freq</th></tr></thead><tbody><tr><td>-0.2337</td><td>1 | *</td></tr><tr><td>-0.1905</td><td>0 |</td></tr><tr><td>-0.1473</td><td>2 | ***</td></tr><tr><td>-0.1042</td><td>4 | *****</td></tr><tr><td>-0.0610</td><td>11 | ****************************</td></tr><tr><td>-0.0178</td><td>17 | ****************************</td></tr><tr><td>0.0253</td><td>24 | ****************************</td></tr><tr><td>0.0685</td><td>11 | ****************************</td></tr><tr><td>0.1117</td><td>2 | ***</td></tr><tr><td>0.1548</td><td>2 | ***</td></tr><tr><td>0.1980</td><td>4 | *****</td></tr><tr><td></td><td>---------+-------+-------+-------+</td></tr><tr><td>0</td><td>6.0</td><td>12.0</td><td>18.0</td><td>24.0</td></tr></tbody></table>
## Summary Statistics for Standardized Residuals

Smallest Standardized Residual = -2.85

Median Standardized Residual = 0.14

Largest Standardized Residual = 2.42

Mean Standardized Residual = 0.11

## Stemleaf Plot for Standardized Residuals

-2 | 90

-1 | 75221

-0 | 888776666664322221111

0 | 00000011111122222222333334456677777899

1 | 0239

2 | 02334

## Largest Negative Standardized Residuals

Residual for Var 13 and Var 12 -2.85

## DESCRIPTIVES RELATED TO MISSING DATA

Missing value code : 999

No missing data was observed in your data

## PARTICIPANTS' SCORE ESTIMATES ON FACTORS: ORION EAP scores

Ferrando & Lorenzo-Seva (2016)

Model to estimate factor scores: linear approximation

ORION scores saved in file: FxG_scores.dat

Case Factor
1 1 2 3 4 5

1 -1.406 -0.867 -0.767 -1.053 -0.452

2 1.215 -1.077 -0.019 1.456 -1.097

3 0.976 2.402 0.591 0.459 7.765

4 -0.268 -0.835 -0.032 0.255 -1.368

5 0.658 0.541 -0.428 0.613 -1.559

6 -1.000 -0.860 -0.229 -1.211 -1.734

7 0.028 0.218 1.037 -0.962 -3.348

8 -0.474 0.897 -0.485 -0.793 -3.649

9 0.710 -0.506 -0.986 1.158 0.530

10 1.034 0.622 1.223 0.827 8.934

11 -1.060 -0.468 0.156 -1.071 -1.138

12 0.445 -0.158 1.353 -0.272 5.983

13 0.285 0.061 -0.393 0.814 -1.035

14 -0.845 -0.918 -0.563 -0.672 -1.323

Scores factoriels calculés pour chaque sujet (également sauvegardés dans le fichier sur demande). Il est intéressant d'examiner l'erreur de mesure pour chaque facteur.
<table>
  <tr>
    <td>15</td>
    <td>2.650</td>
    <td>1.161</td>
    <td>3.023</td>
    <td>0.964</td>
    <td>3.979</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>16</td>
    <td>0.830</td>
    <td>1.506</td>
    <td>-1.058</td>
    <td>1.569</td>
    <td>-2.757</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>17</td>
    <td>0.161</td>
    <td>-0.883</td>
    <td>0.101</td>
    <td>-0.020</td>
    <td>1.078</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>18</td>
    <td>0.977</td>
    <td>-0.459</td>
    <td>-1.192</td>
    <td>1.701</td>
    <td>-0.686</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>19</td>
    <td>-0.369</td>
    <td>0.179</td>
    <td>0.646</td>
    <td>-0.808</td>
    <td>-0.688</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>20</td>
    <td>-0.768</td>
    <td>0.637</td>
    <td>-0.509</td>
    <td>-0.185</td>
    <td>10.195</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>21</td>
    <td>1.274</td>
    <td>1.621</td>
    <td>0.565</td>
    <td>0.719</td>
    <td>-1.757</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>22</td>
    <td>0.285</td>
    <td>-0.044</td>
    <td>0.480</td>
    <td>-0.140</td>
    <td>-0.927</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>23</td>
    <td>-0.365</td>
    <td>-0.217</td>
    <td>-0.346</td>
    <td>-0.161</td>
    <td>-0.942</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>24</td>
    <td>-1.074</td>
    <td>-0.632</td>
    <td>-0.498</td>
    <td>-0.794</td>
    <td>-0.051</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>25</td>
    <td>0.002</td>
    <td>-0.291</td>
    <td>-0.156</td>
    <td>-0.106</td>
    <td>-1.348</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>26</td>
    <td>0.137</td>
    <td>0.570</td>
    <td>-0.158</td>
    <td>0.334</td>
    <td>-2.871</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>27</td>
    <td>-1.277</td>
    <td>-0.830</td>
    <td>-0.060</td>
    <td>-1.255</td>
    <td>-0.748</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>28</td>
    <td>1.434</td>
    <td>1.893</td>
    <td>2.419</td>
    <td>-0.289</td>
    <td>-6.499</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>29</td>
    <td>-1.041</td>
    <td>-0.602</td>
    <td>1.027</td>
    <td>-2.076</td>
    <td>-4.452</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>30</td>
    <td>-0.459</td>
    <td>-0.648</td>
    <td>1.321</td>
    <td>-1.529</td>
    <td>-3.858</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>31</td>
    <td>1.565</td>
    <td>0.914</td>
    <td>-0.316</td>
    <td>1.899</td>
    <td>-4.137</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>32</td>
    <td>1.053</td>
    <td>1.207</td>
    <td>1.610</td>
    <td>-0.317</td>
    <td>-3.813</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>33</td>
    <td>-1.405</td>
    <td>-0.982</td>
    <td>-0.774</td>
    <td>-1.011</td>
    <td>-0.585</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>34</td>
    <td>-0.367</td>
    <td>-0.460</td>
    <td>1.149</td>
    <td>-1.192</td>
    <td>-2.484</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>35</td>
    <td>0.444</td>
    <td>0.754</td>
    <td>2.237</td>
    <td>-1.011</td>
    <td>-0.331</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>36</td>
    <td>0.772</td>
    <td>0.368</td>
    <td>-0.457</td>
    <td>0.765</td>
    <td>-2.376</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>37</td>
    <td>-0.133</td>
    <td>-0.587</td>
    <td>0.309</td>
    <td>0.184</td>
    <td>-0.913</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>38</td>
    <td>0.801</td>
    <td>-0.572</td>
    <td>-0.418</td>
    <td>1.167</td>
    <td>5.060</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>39</td>
    <td>0.287</td>
    <td>1.647</td>
    <td>-0.367</td>
    <td>-0.185</td>
    <td>-3.849</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>40</td>
    <td>0.407</td>
    <td>-0.581</td>
    <td>-1.355</td>
    <td>1.835</td>
    <td>0.191</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>41</td>
    <td>-0.227</td>
    <td>-0.375</td>
    <td>-1.026</td>
    <td>0.612</td>
    <td>-2.097</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>42</td>
    <td>0.791</td>
    <td>2.325</td>
    <td>0.781</td>
    <td>0.169</td>
    <td>-3.646</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>43</td>
    <td>0.318</td>
    <td>-0.706</td>
    <td>-0.658</td>
    <td>0.742</td>
    <td>0.037</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>44</td>
    <td>0.250</td>
    <td>-0.079</td>
    <td>-0.331</td>
    <td>0.375</td>
    <td>1.004</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>45</td>
    <td>1.065</td>
    <td>1.630</td>
    <td>0.894</td>
    <td>-0.153</td>
    <td>-1.795</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>46</td>
    <td>1.275</td>
    <td>0.193</td>
    <td>-0.322</td>
    <td>1.468</td>
    <td>-0.737</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>47</td>
    <td>-1.340</td>
    <td>-0.921</td>
    <td>-0.607</td>
    <td>-0.946</td>
    <td>2.182</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>48</td>
    <td>0.241</td>
    <td>0.807</td>
    <td>-0.833</td>
    <td>0.540</td>
    <td>-1.738</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>49</td>
    <td>0.294</td>
    <td>0.972</td>
    <td>0.918</td>
    <td>-0.028</td>
    <td>8.170</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>50</td>
    <td>0.123</td>
    <td>0.582</td>
    <td>-1.186</td>
    <td>1.050</td>
    <td>1.948</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>51</td>
    <td>-0.029</td>
    <td>-0.516</td>
    <td>0.623</td>
    <td>-0.421</td>
    <td>-1.595</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>52</td>
    <td>-0.499</td>
    <td>0.675</td>
    <td>-0.812</td>
    <td>0.484</td>
    <td>17.103</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>53</td>
    <td>-0.840</td>
    <td>-0.902</td>
    <td>-0.658</td>
    <td>-0.754</td>
    <td>-0.251</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>54</td>
    <td>-0.217</td>
    <td>0.389</td>
    <td>-0.660</td>
    <td>0.132</td>
    <td>0.287</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>55</td>
    <td>1.166</td>
    <td>-0.047</td>
    <td>0.165</td>
    <td>1.123</td>
    <td>1.184</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>56</td>
    <td>-0.973</td>
    <td>-0.336</td>
    <td>1.216</td>
    <td>-1.759</td>
    <td>-3.059</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>57</td>
    <td>0.181</td>
    <td>-0.846</td>
    <td>-0.762</td>
    <td>0.447</td>
    <td>3.243</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>58</td>
    <td>-1.360</td>
    <td>-1.017</td>
    <td>-0.511</td>
    <td>-1.104</td>
    <td>-0.822</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>59</td>
    <td>-0.156</td>
    <td>-0.526</td>
    <td>-0.178</td>
    <td>-0.045</td>
    <td>-0.062</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>60</td>
    <td>-0.587</td>
    <td>-0.294</td>
    <td>-1.353</td>
    <td>0.543</td>
    <td>-1.255</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>61</td>
    <td>0.303</td>
    <td>-0.541</td>
    <td>0.540</td>
    <td>0.224</td>
    <td>1.963</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>62</td>
    <td>0.344</td>
    <td>0.267</td>
    <td>-0.157</td>
    <td>0.266</td>
    <td>-2.585</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>63</td>
    <td>-0.611</td>
    <td>-0.552</td>
    <td>0.283</td>
    <td>-0.960</td>
    <td>3.291</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>64</td>
    <td>-0.006</td>
    <td>-0.935</td>
    <td>-0.878</td>
    <td>0.764</td>
    <td>-0.050</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>65</td>
    <td>1.211</td>
    <td>1.950</td>
    <td>0.187</td>
    <td>1.444</td>
    <td>4.648</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>66</td>
    <td>-1.342</td>
    <td>-1.011</td>
    <td>-0.870</td>
    <td>-0.865</td>
    <td>-0.317</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>67</td>
    <td>0.633</td>
    <td>-1.047</td>
    <td>0.125</td>
    <td>0.735</td>
    <td>-1.431</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>68</td>
    <td>-0.947</td>
    <td>-0.181</td>
    <td>0.792</td>
    <td>-1.709</td>
    <td>-4.681</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>69</td>
    <td>1.373</td>
    <td>0.685</td>
    <td>-0.995</td>
    <td>2.382</td>
    <td>-2.654</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>70</td>
    <td>2.106</td>
    <td>-0.462</td>
    <td>-1.317</td>
    <td>3.046</td>
    <td>-0.660</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>71</td>
    <td>-0.672</td>
    <td>-0.388</td>
    <td>1.063</td>
    <td>-1.490</td>
    <td>2.792</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>72</td>
    <td>-0.458</td>
    <td>-0.008</td>
    <td>0.806</td>
    <td>-1.171</td>
    <td>-0.571</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>73</td>
    <td>0.844</td>
    <td>-0.242</td>
    <td>-0.239</td>
    <td>1.091</td>
    <td>7.949</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>74</td>
    <td>0.333</td>
    <td>-0.576</td>
    <td>-0.804</td>
    <td>0.951</td>
    <td>3.503</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>75</td>
    <td>-1.184</td>
    <td>-0.676</td>
    <td>-0.611</td>
    <td>-0.816</td>
    <td>3.240</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>76</td>
    <td>0.228</td>
    <td>-0.796</td>
    <td>-0.817</td>
    <td>0.971</td>
    <td>-1.017</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>77</td>
    <td>0.404</td>
    <td>0.349</td>
    <td>0.066</td>
    <td>0.490</td>
    <td>3.724</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>78</td>
    <td>0.121</td>
    <td>0.241</td>
    <td>-0.717</td>
    <td>0.357</td>
    <td>-2.551</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>79</td>
    <td>-0.783</td>
    <td>-0.890</td>
    <td>-0.798</td>
    <td>-0.119</td>
    <td>7.921</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>80</td>
    <td>-0.928</td>
    <td>-0.726</td>
    <td>-0.360</td>
    <td>-0.858</td>
    <td>-1.716</td>
  </tr>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>81</td>
    <td>-0.910 -0.196 -1.103 0.026 2.038</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>82</td>
    <td>-1.322 -0.874 -0.637 -0.960 -0.300</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>83</td>
    <td>-0.410 -0.201 -0.973 0.156 -1.618</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>84</td>
    <td>-0.305 -1.004 -0.531 -0.023 -0.853</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>85</td>
    <td>-1.071 -0.783 -0.657 -0.859 -0.054</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>86</td>
    <td>-0.288 1.231 1.089 -0.688 -0.740</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>87</td>
    <td>0.479 1.175 0.552 0.337 2.823</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>88</td>
    <td>-1.031 -1.109 -0.635 -0.533 -1.199</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>89</td>
    <td>0.639 1.004 0.675 0.575 5.636</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>90</td>
    <td>-0.884 -0.846 0.699 -1.420 -2.568</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>91</td>
    <td>1.553 0.532 2.672 -0.116 -4.828</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>92</td>
    <td>1.664 -0.082 -0.972 2.915 0.759</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>93</td>
    <td>-1.358 -1.058 -0.397 -1.158 -1.342</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>94</td>
    <td>-0.594 -0.584 -0.732 -0.153 2.266</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>95</td>
    <td>0.757 1.051 1.173 0.395 4.347</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>96</td>
    <td>0.290 -0.805 0.907 -0.407 -0.646</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>97</td>
    <td>0.154 1.333 1.312 -0.733 9.981</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>98</td>
    <td>0.869 -0.544 -0.436 1.946 0.103</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>99</td>
    <td>-1.275 -1.102 0.077 -1.305 -2.086</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>100</td>
    <td>-0.764 -0.721 -0.361 -0.856 -0.305</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>101</td>
    <td>-0.537 -0.719 1.112 -1.389 -1.657</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>102</td>
    <td>-0.211 -0.878 -0.213 -0.144 -1.385</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>103</td>
    <td>0.430 0.183 -1.598 1.783 -2.238</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>104</td>
    <td>0.122 -0.090 -0.246 0.514 0.808</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>105</td>
    <td>-1.031 -0.948 -0.835 -0.800 -0.486</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>106</td>
    <td>0.205 -0.118 0.518 -0.229 1.890</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>107</td>
    <td>0.203 -0.340 0.207 0.412 -1.703</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>108</td>
    <td>0.187 -0.178 -0.185 -0.128 1.321</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>109</td>
    <td>0.641 0.966 1.038 0.159 5.232</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>110</td>
    <td>-0.075 0.070 -1.030 0.238 -4.149</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>111</td>
    <td>-0.125 -0.682 -0.187 0.548 -1.781</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>112</td>
    <td>2.097 0.466 2.596 0.266 -3.316</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>113</td>
    <td>-0.073 0.495 -0.847 0.319 1.824</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>114</td>
    <td>-0.794 1.124 -0.960 -0.297 -2.166</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>115</td>
    <td>0.108 1.353 -1.025 0.440 -5.036</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>116</td>
    <td>-0.885 -0.979 -0.832 -0.595 -0.164</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>117</td>
    <td>1.613 1.498 1.423 0.990 -7.159</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>118</td>
    <td>-0.943 -0.397 -0.747 -0.932 -2.784</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>119</td>
    <td>0.434 0.893 -0.218 0.083 -1.029</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>120</td>
    <td>-1.240 -0.867 -0.564 -0.904 -0.754</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>121</td>
    <td>1.491 1.427 2.175 0.371 -2.112</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>122</td>
    <td>0.537 -0.047 -0.937 1.178 1.078</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>123</td>
    <td>-0.270 0.451 0.287 -0.440 0.692</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>124</td>
    <td>-1.275 -1.102 0.077 -1.305 -2.086</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>125</td>
    <td>-0.133 0.919 -0.634 -0.158 -2.141</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>126</td>
    <td>-1.240 -0.846 -0.557 -0.916 -1.364</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>127</td>
    <td>0.951 -0.752 0.781 0.768 0.761</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>128</td>
    <td>0.167 -0.575 -0.364 0.346 0.306</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>129</td>
    <td>-0.033 0.659 -0.710 0.534 5.718</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>130</td>
    <td>-0.832 -0.714 -0.286 -0.575 3.464</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>131</td>
    <td>-0.606 -0.729 -0.466 -0.204 2.038</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>132</td>
    <td>-0.614 -0.103 1.480 -1.616 -2.905</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>133</td>
    <td>-0.040 0.233 -0.049 0.199 -3.869</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>134</td>
    <td>-1.093 0.038 -0.561 -1.055 -2.978</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>135</td>
    <td>1.425 1.979 2.643 -0.473 -8.377</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>136</td>
    <td>-1.249 -0.793 -0.619 -0.870 -0.715</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>137</td>
    <td>0.609 1.215 1.315 -0.240 -0.113</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>138</td>
    <td>1.366 0.379 3.100 -0.999 1.546</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>139</td>
    <td>-0.944 -0.396 -0.797 -0.619 4.673</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>140</td>
    <td>-0.460 -0.848 -0.703 -0.010 0.158</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>141</td>
    <td>-1.069 -0.455 -0.513 -0.902 0.124</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>142</td>
    <td>0.100 -0.208 -0.211 0.412 -0.523</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>143</td>
    <td>0.996 1.362 0.101 1.069 -4.018</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>144</td>
    <td>-0.796 -0.390 -0.477 -0.432 0.006</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>145</td>
    <td>-1.047 -0.503 0.550 -1.307 -0.815</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>146</td>
    <td>-0.394 0.480 -0.594 -0.016 -3.237</td>
  </tr>
</table>
<table><tr><td>147</td><td>0.627</td><td>2.583</td><td>-1.168</td><td>1.632</td><td>12.480</td></tr><tr><td>148</td><td>-0.117</td><td>0.107</td><td>-0.441</td><td>0.203</td><td>-2.867</td></tr><tr><td>149</td><td>1.432</td><td>-0.011</td><td>0.119</td><td>1.946</td><td>-0.758</td></tr><tr><td>150</td><td>-0.369</td><td>0.179</td><td>0.646</td><td>-0.808</td><td>-0.688</td></tr></table>

PRECISION OF FACTOR SCORE ESTIMATES

FACTOR: 1

Case Approximate 95% Posterior
confidence interval SE

<table><tr><td>1</td><td>(-2.054 -0.757)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>2</td><td>(0.567 1.864)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>3</td><td>(0.327 1.624)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>4</td><td>(-0.916 0.381)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>5</td><td>(0.010 1.307)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>6</td><td>(-1.649 -0.352)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>7</td><td>(-0.621 0.676)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>8</td><td>(-1.123 0.174)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>9</td><td>(0.062 1.359)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>10</td><td>(0.386 1.683)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>11</td><td>(-1.709 -0.412)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>12</td><td>(-0.204 1.093)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>13</td><td>(-0.363 0.934)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>14</td><td>(-1.493 -0.196)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>15</td><td>(2.002 3.299)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>16</td><td>(0.182 1.479)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>17</td><td>(-0.487 0.810)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>18</td><td>(0.328 1.625)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>19</td><td>(-1.018 0.279)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>20</td><td>(-1.416 -0.119)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>21</td><td>(0.625 1.922)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>22</td><td>(-0.364 0.933)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>23</td><td>(-1.014 0.283)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>24</td><td>(-1.723 -0.426)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>25</td><td>(-0.646 0.651)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>26</td><td>(-0.512 0.785)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>27</td><td>(-1.926 -0.629)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>28</td><td>(0.786 2.083)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>29</td><td>(-1.690 -0.393)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>30</td><td>(-1.107 0.190)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>31</td><td>(0.916 2.213)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>32</td><td>(0.404 1.701)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>33</td><td>(-2.053 -0.756)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>34</td><td>(-1.016 0.281)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>35</td><td>(-0.204 1.093)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>36</td><td>(0.124 1.421)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>37</td><td>(-0.782 0.515)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>38</td><td>(0.152 1.449)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>39</td><td>(-0.362 0.935)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>40</td><td>(-0.241 1.056)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>41</td><td>(-0.875 0.422)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>42</td><td>(0.142 1.439)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>43</td><td>(-0.331 0.966)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>44</td><td>(-0.399 0.898)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>45</td><td>(0.416 1.713)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>46</td><td>(0.627 1.923)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>47</td><td>(-1.989 -0.692)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>48</td><td>(-0.407 0.890)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>49</td><td>(-0.354 0.943)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>50</td><td>(-0.525 0.772)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>51</td><td>(-0.677 0.620)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>52</td><td>(-1.147 0.150)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>53</td><td>(-1.489 -0.192)</td><td>0.394</td></tr></table>

L'erreur de mesure pour chaque facteur : à examiner.
<table>
  <tr>
    <td>54</td>
    <td>(-0.866 0.431)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>55</td>
    <td>(0.518 1.815)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>56</td>
    <td>(-1.621 -0.324)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>57</td>
    <td>(-0.467 0.830)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>58</td>
    <td>(-2.008 -0.711)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>59</td>
    <td>(-0.805 0.492)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>60</td>
    <td>(-1.236 0.061)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>61</td>
    <td>(-0.346 0.951)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>62</td>
    <td>(-0.305 0.992)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>63</td>
    <td>(-1.260 0.037)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>64</td>
    <td>(-0.655 0.642)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>65</td>
    <td>(0.562 1.859)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>66</td>
    <td>(-1.990 -0.693)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>67</td>
    <td>(-0.016 1.281)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>68</td>
    <td>(-1.595 -0.298)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>69</td>
    <td>(0.725 2.022)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>70</td>
    <td>(1.458 2.755)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>71</td>
    <td>(-1.321 -0.024)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>72</td>
    <td>(-1.107 0.190)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>73</td>
    <td>(0.195 1.492)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>74</td>
    <td>(-0.315 0.982)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>75</td>
    <td>(-1.832 -0.535)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>76</td>
    <td>(-0.420 0.877)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>77</td>
    <td>(-0.244 1.053)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>78</td>
    <td>(-0.528 0.769)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>79</td>
    <td>(-1.431 -0.134)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>80</td>
    <td>(-1.576 -0.279)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>81</td>
    <td>(-1.558 -0.261)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>82</td>
    <td>(-1.970 -0.673)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>83</td>
    <td>(-1.059 0.238)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>84</td>
    <td>(-0.953 0.344)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>85</td>
    <td>(-1.719 -0.422)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>86</td>
    <td>(-0.936 0.361)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>87</td>
    <td>(-0.170 1.127)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>88</td>
    <td>(-1.680 -0.383)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>89</td>
    <td>(-0.010 1.287)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>90</td>
    <td>(-1.532 -0.235)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>91</td>
    <td>(0.905 2.202)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>92</td>
    <td>(1.016 2.313)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>93</td>
    <td>(-2.007 -0.710)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>94</td>
    <td>(-1.242 0.055)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>95</td>
    <td>(0.108 1.405)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>96</td>
    <td>(-0.358 0.939)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>97</td>
    <td>(-0.495 0.802)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>98</td>
    <td>(0.220 1.517)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>99</td>
    <td>(-1.923 -0.626)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>100</td>
    <td>(-1.413 -0.116)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>101</td>
    <td>(-1.186 0.111)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>102</td>
    <td>(-0.860 0.437)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>103</td>
    <td>(-0.218 1.079)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>104</td>
    <td>(-0.526 0.771)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>105</td>
    <td>(-1.679 -0.382)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>106</td>
    <td>(-0.444 0.853)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>107</td>
    <td>(-0.445 0.852)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>108</td>
    <td>(-0.462 0.835)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>109</td>
    <td>(-0.007 1.290)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>110</td>
    <td>(-0.723 0.574)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>111</td>
    <td>(-0.773 0.524)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>112</td>
    <td>(1.449 2.746)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>113</td>
    <td>(-0.722 0.575)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>114</td>
    <td>(-1.443 -0.146)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>115</td>
    <td>(-0.540 0.757)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>116</td>
    <td>(-1.534 -0.237)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>117</td>
    <td>(0.964 2.261)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>118</td>
    <td>(-1.592 -0.295)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>119</td>
    <td>(-0.215 1.082)</td>
    <td>0.394</td>
  </tr>
</table>
<table><tr><td>120</td><td>(-1.889 -0.592)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>121</td><td>(0.842 2.139)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>122</td><td>(-0.112 1.185)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>123</td><td>(-0.918 0.379)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>124</td><td>(-1.923 -0.626)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>125</td><td>(-0.781 0.516)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>126</td><td>(-1.889 -0.592)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>127</td><td>(0.302 1.599)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>128</td><td>(-0.482 0.815)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>129</td><td>(-0.681 0.616)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>130</td><td>(-1.480 -0.183)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>131</td><td>(-1.254 0.043)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>132</td><td>(-1.262 0.035)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>133</td><td>(-0.688 0.609)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>134</td><td>(-1.741 -0.444)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>135</td><td>(0.777 2.074)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>136</td><td>(-1.897 -0.600)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>137</td><td>(-0.040 1.257)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>138</td><td>(0.718 2.015)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>139</td><td>(-1.593 -0.296)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>140</td><td>(-1.109 0.188)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>141</td><td>(-1.718 -0.421)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>142</td><td>(-0.549 0.748)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>143</td><td>(0.347 1.644)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>144</td><td>(-1.444 -0.148)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>145</td><td>(-1.696 -0.399)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>146</td><td>(-1.042 0.255)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>147</td><td>(-0.022 1.275)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>148</td><td>(-0.765 0.532)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>149</td><td>(0.783 2.080)</td><td>0.394</td></tr><tr><td>150</td><td>(-1.018 0.279)</td><td>0.394</td></tr></table>

PRECISION OF FACTOR SCORE ESTIMATES

FACTOR: 2

<table><thead><tr><th>Case</th><th>Approximate 95% confidence interval</th><th>Posterior SE</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>(-1.527 -0.206)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>2</td><td>(-1.738 -0.416)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>3</td><td>(1.742 3.063)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>4</td><td>(-1.496 -0.174)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>5</td><td>(-0.120 1.202)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>6</td><td>(-1.521 -0.199)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>7</td><td>(-0.442 0.879)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>8</td><td>(0.236 1.558)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>9</td><td>(-1.167 0.155)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>10</td><td>(-0.039 1.283)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>11</td><td>(-1.129 0.193)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>12</td><td>(-0.819 0.503)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>13</td><td>(-0.600 0.722)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>14</td><td>(-1.578 -0.257)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>15</td><td>(0.500 1.822)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>16</td><td>(0.846 2.167)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>17</td><td>(-1.544 -0.222)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>18</td><td>(-1.120 0.201)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>19</td><td>(-0.481 0.840)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>20</td><td>(-0.024 1.298)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>21</td><td>(0.960 2.281)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>22</td><td>(-0.705 0.617)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>23</td><td>(-0.878 0.444)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>24</td><td>(-1.293 0.028)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>25</td><td>(-0.952 0.370)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>26</td><td>(-0.090 1.231)</td><td>0.402</td></tr></tbody></table>
<table>
  <tr>
    <td>27</td>
    <td>(-1.491 -0.169)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>28</td>
    <td>(1.232 2.554)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>29</td>
    <td>(-1.263 0.059)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>30</td>
    <td>(-1.309 0.013)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>31</td>
    <td>(0.253 1.574)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>32</td>
    <td>(0.546 1.868)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>33</td>
    <td>(-1.643 -0.321)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>34</td>
    <td>(-1.121 0.201)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>35</td>
    <td>(0.093 1.415)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>36</td>
    <td>(-0.293 1.029)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>37</td>
    <td>(-1.248 0.074)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>38</td>
    <td>(-1.233 0.089)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>39</td>
    <td>(0.986 2.308)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>40</td>
    <td>(-1.242 0.080)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>41</td>
    <td>(-1.036 0.286)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>42</td>
    <td>(1.664 2.986)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>43</td>
    <td>(-1.367 -0.045)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>44</td>
    <td>(-0.739 0.582)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>45</td>
    <td>(0.970 2.291)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>46</td>
    <td>(-0.468 0.854)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>47</td>
    <td>(-1.581 -0.260)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>48</td>
    <td>(0.146 1.468)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>49</td>
    <td>(0.311 1.633)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>50</td>
    <td>(-0.078 1.243)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>51</td>
    <td>(-1.177 0.144)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>52</td>
    <td>(0.015 1.336)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>53</td>
    <td>(-1.562 -0.241)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>54</td>
    <td>(-0.271 1.050)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>55</td>
    <td>(-0.708 0.614)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>56</td>
    <td>(-0.997 0.324)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>57</td>
    <td>(-1.507 -0.185)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>58</td>
    <td>(-1.678 -0.357)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>59</td>
    <td>(-1.187 0.135)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>60</td>
    <td>(-0.955 0.366)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>61</td>
    <td>(-1.202 0.120)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>62</td>
    <td>(-0.394 0.928)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>63</td>
    <td>(-1.213 0.109)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>64</td>
    <td>(-1.596 -0.274)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>65</td>
    <td>(1.289 2.611)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>66</td>
    <td>(-1.672 -0.350)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>67</td>
    <td>(-1.707 -0.386)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>68</td>
    <td>(-0.842 0.479)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>69</td>
    <td>(0.025 1.346)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>70</td>
    <td>(-1.123 0.198)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>71</td>
    <td>(-1.049 0.273)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>72</td>
    <td>(-0.669 0.653)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>73</td>
    <td>(-0.903 0.419)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>74</td>
    <td>(-1.236 0.085)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>75</td>
    <td>(-1.337 -0.015)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>76</td>
    <td>(-1.457 -0.135)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>77</td>
    <td>(-0.312 1.010)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>78</td>
    <td>(-0.420 0.902)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>79</td>
    <td>(-1.551 -0.229)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>80</td>
    <td>(-1.387 -0.065)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>81</td>
    <td>(-0.857 0.465)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>82</td>
    <td>(-1.535 -0.213)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>83</td>
    <td>(-0.862 0.460)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>84</td>
    <td>(-1.665 -0.344)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>85</td>
    <td>(-1.444 -0.122)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>86</td>
    <td>(0.570 1.892)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>87</td>
    <td>(0.514 1.836)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>88</td>
    <td>(-1.770 -0.448)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>89</td>
    <td>(0.344 1.665)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>90</td>
    <td>(-1.507 -0.185)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>91</td>
    <td>(-0.129 1.193)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>92</td>
    <td>(-0.743 0.579)</td>
    <td>0.402</td>
  </tr>
</table>
<table><tr><td>93</td><td>(-1.719 -0.397)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>94</td><td>(-1.245 0.077)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>95</td><td>(0.390 1.712)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>96</td><td>(-1.466 -0.144)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>97</td><td>(0.672 1.994)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>98</td><td>(-1.205 0.117)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>99</td><td>(-1.763 -0.442)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>100</td><td>(-1.382 -0.060)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>101</td><td>(-1.380 -0.059)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>102</td><td>(-1.539 -0.217)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>103</td><td>(-0.478 0.843)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>104</td><td>(-0.751 0.571)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>105</td><td>(-1.608 -0.287)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>106</td><td>(-0.778 0.543)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>107</td><td>(-1.000 0.321)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>108</td><td>(-0.839 0.483)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>109</td><td>(0.305 1.626)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>110</td><td>(-0.591 0.731)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>111</td><td>(-1.343 -0.021)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>112</td><td>(-0.195 1.126)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>113</td><td>(-0.166 1.156)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>114</td><td>(0.463 1.785)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>115</td><td>(0.692 2.013)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>116</td><td>(-1.640 -0.318)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>117</td><td>(0.838 2.159)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>118</td><td>(-1.058 0.264)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>119</td><td>(0.232 1.554)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>120</td><td>(-1.528 -0.207)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>121</td><td>(0.766 2.088)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>122</td><td>(-0.708 0.614)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>123</td><td>(-0.209 1.112)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>124</td><td>(-1.763 -0.442)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>125</td><td>(0.258 1.579)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>126</td><td>(-1.506 -0.185)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>127</td><td>(-1.412 -0.091)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>128</td><td>(-1.236 0.086)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>129</td><td>(-0.002 1.320)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>130</td><td>(-1.375 -0.053)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>131</td><td>(-1.390 -0.068)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>132</td><td>(-0.764 0.558)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>133</td><td>(-0.428 0.893)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>134</td><td>(-0.623 0.699)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>135</td><td>(1.319 2.640)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>136</td><td>(-1.454 -0.133)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>137</td><td>(0.554 1.876)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>138</td><td>(-0.281 1.040)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>139</td><td>(-1.057 0.265)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>140</td><td>(-1.509 -0.187)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>141</td><td>(-1.115 0.206)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>142</td><td>(-0.869 0.453)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>143</td><td>(0.701 2.023)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>144</td><td>(-1.051 0.271)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>145</td><td>(-1.164 0.158)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>146</td><td>(-0.181 1.141)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>147</td><td>(1.922 3.244)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>148</td><td>(-0.554 0.768)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>149</td><td>(-0.672 0.650)</td><td>0.402</td></tr><tr><td>150</td><td>(-0.481 0.840)</td><td>0.402</td></tr></table>

PRECISION OF FACTOR SCORE ESTIMATES

FACTOR: 3

Case Approximate 95% Posterior
confidence interval SE
<table>
  <tr>
    <td>1</td>
    <td>(-1.433 -0.101)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>2</td>
    <td>(-0.685 0.648)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>3</td>
    <td>(-0.075 1.257)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>4</td>
    <td>(-0.698 0.634)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>5</td>
    <td>(-1.094 0.239)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>6</td>
    <td>(-0.895 0.438)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>7</td>
    <td>(0.371 1.703)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>8</td>
    <td>(-1.152 0.181)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>9</td>
    <td>(-1.652 -0.319)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>10</td>
    <td>(0.556 1.889)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>11</td>
    <td>(-0.510 0.822)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>12</td>
    <td>(0.687 2.020)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>13</td>
    <td>(-1.059 0.273)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>14</td>
    <td>(-1.229 0.103)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>15</td>
    <td>(2.357 3.690)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>16</td>
    <td>(-1.724 -0.391)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>17</td>
    <td>(-0.566 0.767)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>18</td>
    <td>(-1.858 -0.525)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>19</td>
    <td>(-0.021 1.312)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>20</td>
    <td>(-1.175 0.157)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>21</td>
    <td>(-0.101 1.232)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>22</td>
    <td>(-0.186 1.147)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>23</td>
    <td>(-1.012 0.321)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>24</td>
    <td>(-1.165 0.168)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>25</td>
    <td>(-0.823 0.510)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>26</td>
    <td>(-0.824 0.508)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>27</td>
    <td>(-0.726 0.607)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>28</td>
    <td>(1.753 3.086)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>29</td>
    <td>(0.360 1.693)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>30</td>
    <td>(0.655 1.988)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>31</td>
    <td>(-0.982 0.351)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>32</td>
    <td>(0.944 2.276)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>33</td>
    <td>(-1.440 -0.107)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>34</td>
    <td>(0.483 1.815)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>35</td>
    <td>(1.570 2.903)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>36</td>
    <td>(-1.123 0.209)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>37</td>
    <td>(-0.357 0.976)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>38</td>
    <td>(-1.084 0.249)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>39</td>
    <td>(-1.033 0.300)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>40</td>
    <td>(-2.021 -0.689)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>41</td>
    <td>(-1.692 -0.360)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>42</td>
    <td>(0.115 1.448)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>43</td>
    <td>(-1.325 0.008)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>44</td>
    <td>(-0.997 0.335)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>45</td>
    <td>(0.228 1.560)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>46</td>
    <td>(-0.988 0.344)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>47</td>
    <td>(-1.274 0.059)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>48</td>
    <td>(-1.500 -0.167)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>49</td>
    <td>(0.251 1.584)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>50</td>
    <td>(-1.852 -0.519)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>51</td>
    <td>(-0.043 1.289)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>52</td>
    <td>(-1.478 -0.146)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>53</td>
    <td>(-1.325 0.008)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>54</td>
    <td>(-1.326 0.007)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>55</td>
    <td>(-0.501 0.832)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>56</td>
    <td>(0.549 1.882)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>57</td>
    <td>(-1.428 -0.096)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>58</td>
    <td>(-1.178 0.155)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>59</td>
    <td>(-0.844 0.489)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>60</td>
    <td>(-2.019 -0.687)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>61</td>
    <td>(-0.127 1.206)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>62</td>
    <td>(-0.823 0.510)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>63</td>
    <td>(-0.383 0.950)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>64</td>
    <td>(-1.544 -0.212)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>65</td>
    <td>(-0.479 0.854)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>66</td>
    <td>(-1.537 -0.204)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>67</td>
    <td>(-0.542 0.791)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>68</td>
    <td>(0.126 1.459)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>69</td>
    <td>(-1.662 -0.329)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>70</td>
    <td>(-1.983 -0.650)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>71</td>
    <td>(0.397 1.729)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>72</td>
    <td>(0.140 1.472)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>73</td>
    <td>(-0.905 0.428)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>74</td>
    <td>(-1.470 -0.138)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>75</td>
    <td>(-1.278 0.055)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>76</td>
    <td>(-1.483 -0.150)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>77</td>
    <td>(-0.600 0.733)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>78</td>
    <td>(-1.383 -0.050)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>79</td>
    <td>(-1.464 -0.132)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>80</td>
    <td>(-1.026 0.306)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>81</td>
    <td>(-1.769 -0.436)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>82</td>
    <td>(-1.304 0.029)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>83</td>
    <td>(-1.640 -0.307)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>84</td>
    <td>(-1.198 0.135)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>85</td>
    <td>(-1.323 0.009)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>86</td>
    <td>(0.423 1.756)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>87</td>
    <td>(-0.115 1.218)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>88</td>
    <td>(-1.301 0.031)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>89</td>
    <td>(0.009 1.341)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>90</td>
    <td>(0.033 1.366)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>91</td>
    <td>(2.005 3.338)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>92</td>
    <td>(-1.638 -0.305)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>93</td>
    <td>(-1.064 0.269)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>94</td>
    <td>(-1.398 -0.065)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>95</td>
    <td>(0.507 1.839)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>96</td>
    <td>(0.241 1.573)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>97</td>
    <td>(0.646 1.979)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>98</td>
    <td>(-1.103 0.230)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>99</td>
    <td>(-0.589 0.743)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>100</td>
    <td>(-1.027 0.306)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>101</td>
    <td>(0.446 1.778)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>102</td>
    <td>(-0.880 0.453)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>103</td>
    <td>(-2.265 -0.932)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>104</td>
    <td>(-0.912 0.420)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>105</td>
    <td>(-1.501 -0.169)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>106</td>
    <td>(-0.148 1.185)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>107</td>
    <td>(-0.459 0.874)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>108</td>
    <td>(-0.852 0.481)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>109</td>
    <td>(0.372 1.704)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>110</td>
    <td>(-1.696 -0.363)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>111</td>
    <td>(-0.853 0.479)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>112</td>
    <td>(1.930 3.262)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>113</td>
    <td>(-1.513 -0.181)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>114</td>
    <td>(-1.626 -0.294)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>115</td>
    <td>(-1.692 -0.359)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>116</td>
    <td>(-1.498 -0.165)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>117</td>
    <td>(0.757 2.090)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>118</td>
    <td>(-1.413 -0.080)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>119</td>
    <td>(-0.884 0.448)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>120</td>
    <td>(-1.230 0.102)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>121</td>
    <td>(1.509 2.841)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>122</td>
    <td>(-1.604 -0.271)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>123</td>
    <td>(-0.379 0.954)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>124</td>
    <td>(-0.589 0.743)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>125</td>
    <td>(-1.300 0.032)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>126</td>
    <td>(-1.223 0.110)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>127</td>
    <td>(0.114 1.447)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>128</td>
    <td>(-1.030 0.302)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>129</td>
    <td>(-1.377 -0.044)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>130</td>
    <td>(-0.952 0.380)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>131</td>
    <td>(-1.132 0.201)</td>
    <td>0.405</td>
  </tr>
</table>
<table><tr><td>132</td><td>(0.813 2.146)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>133</td><td>(-0.715 0.617)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>134</td><td>(-1.227 0.106)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>135</td><td>(1.977 3.309)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>136</td><td>(-1.285 0.048)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>137</td><td>(0.648 1.981)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>138</td><td>(2.434 3.767)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>139</td><td>(-1.464 -0.131)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>140</td><td>(-1.370 -0.037)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>141</td><td>(-1.179 0.153)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>142</td><td>(-0.878 0.455)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>143</td><td>(-0.565 0.768)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>144</td><td>(-1.144 0.189)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>145</td><td>(-0.116 1.217)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>146</td><td>(-1.261 0.072)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>147</td><td>(-1.835 -0.502)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>148</td><td>(-1.107 0.225)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>149</td><td>(-0.547 0.785)</td><td>0.405</td></tr><tr><td>150</td><td>(-0.021 1.312)</td><td>0.405</td></tr></table>

PRECISION OF FACTOR SCORE ESTIMATES

FACTOR: 4

<table><thead><tr><th>Case</th><th>Approximate 95% confidence interval</th><th>Posterior SE</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>(-1.770 -0.335)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>2</td><td>(0.739 2.173)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>3</td><td>(-0.258 1.176)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>4</td><td>(-0.462 0.972)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>5</td><td>(-0.104 1.330)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>6</td><td>(-1.928 -0.494)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>7</td><td>(-1.679 -0.245)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>8</td><td>(-1.510 -0.076)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>9</td><td>(0.441 1.875)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>10</td><td>(0.110 1.544)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>11</td><td>(-1.788 -0.354)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>12</td><td>(-0.989 0.445)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>13</td><td>(0.097 1.531)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>14</td><td>(-1.389 0.045)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>15</td><td>(0.247 1.681)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>16</td><td>(0.851 2.286)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>17</td><td>(-0.737 0.697)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>18</td><td>(0.984 2.418)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>19</td><td>(-1.525 -0.091)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>20</td><td>(-0.902 0.532)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>21</td><td>(0.002 1.436)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>22</td><td>(-0.857 0.577)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>23</td><td>(-0.878 0.557)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>24</td><td>(-1.511 -0.076)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>25</td><td>(-0.823 0.611)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>26</td><td>(-0.383 1.052)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>27</td><td>(-1.972 -0.538)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>28</td><td>(-1.006 0.428)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>29</td><td>(-2.794 -1.359)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>30</td><td>(-2.246 -0.812)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>31</td><td>(1.182 2.616)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>32</td><td>(-1.034 0.400)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>33</td><td>(-1.728 -0.294)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>34</td><td>(-1.910 -0.475)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>35</td><td>(-1.728 -0.293)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>36</td><td>(0.048 1.482)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>37</td><td>(-0.533 0.901)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>38</td><td>(0.450 1.884)</td><td>0.436</td></tr></tbody></table>
<table>
  <tr>
    <td>39</td>
    <td>(-0.902 0.532)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>40</td>
    <td>(1.118 2.552)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>41</td>
    <td>(-0.105 1.329)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>42</td>
    <td>(-0.549 0.886)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>43</td>
    <td>(0.025 1.459)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>44</td>
    <td>(-0.342 1.092)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>45</td>
    <td>(-0.870 0.564)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>46</td>
    <td>(0.751 2.185)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>47</td>
    <td>(-1.663 -0.228)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>48</td>
    <td>(-0.177 1.257)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>49</td>
    <td>(-0.745 0.689)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>50</td>
    <td>(0.333 1.767)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>51</td>
    <td>(-1.138 0.296)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>52</td>
    <td>(-0.233 1.201)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>53</td>
    <td>(-1.471 -0.037)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>54</td>
    <td>(-0.585 0.849)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>55</td>
    <td>(0.406 1.841)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>56</td>
    <td>(-2.476 -1.042)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>57</td>
    <td>(-0.270 1.164)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>58</td>
    <td>(-1.821 -0.387)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>59</td>
    <td>(-0.762 0.672)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>60</td>
    <td>(-0.174 1.260)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>61</td>
    <td>(-0.493 0.941)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>62</td>
    <td>(-0.451 0.983)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>63</td>
    <td>(-1.677 -0.243)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>64</td>
    <td>(0.047 1.481)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>65</td>
    <td>(0.727 2.161)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>66</td>
    <td>(-1.582 -0.148)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>67</td>
    <td>(0.018 1.452)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>68</td>
    <td>(-2.427 -0.992)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>69</td>
    <td>(1.665 3.099)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>70</td>
    <td>(2.329 3.763)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>71</td>
    <td>(-2.207 -0.773)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>72</td>
    <td>(-1.888 -0.454)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>73</td>
    <td>(0.374 1.808)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>74</td>
    <td>(0.234 1.668)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>75</td>
    <td>(-1.533 -0.099)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>76</td>
    <td>(0.254 1.688)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>77</td>
    <td>(-0.227 1.207)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>78</td>
    <td>(-0.360 1.074)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>79</td>
    <td>(-0.836 0.598)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>80</td>
    <td>(-1.575 -0.141)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>81</td>
    <td>(-0.691 0.743)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>82</td>
    <td>(-1.677 -0.243)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>83</td>
    <td>(-0.561 0.873)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>84</td>
    <td>(-0.740 0.694)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>85</td>
    <td>(-1.576 -0.142)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>86</td>
    <td>(-1.405 0.029)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>87</td>
    <td>(-0.380 1.054)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>88</td>
    <td>(-1.250 0.184)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>89</td>
    <td>(-0.142 1.292)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>90</td>
    <td>(-2.137 -0.703)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>91</td>
    <td>(-0.833 0.601)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>92</td>
    <td>(2.198 3.632)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>93</td>
    <td>(-1.876 -0.441)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>94</td>
    <td>(-0.870 0.564)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>95</td>
    <td>(-0.322 1.112)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>96</td>
    <td>(-1.124 0.310)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>97</td>
    <td>(-1.450 -0.016)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>98</td>
    <td>(1.229 2.663)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>99</td>
    <td>(-2.022 -0.588)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>100</td>
    <td>(-1.573 -0.139)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>101</td>
    <td>(-2.106 -0.672)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>102</td>
    <td>(-0.861 0.573)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>103</td>
    <td>(1.066 2.500)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>104</td>
    <td>(-0.203 1.231)</td>
    <td>0.436</td>
  </tr>
</table>
<table><tr><td>105</td><td>(-1.517 -0.082)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>106</td><td>(-0.946 0.488)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>107</td><td>(-0.305 1.129)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>108</td><td>(-0.845 0.589)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>109</td><td>(-0.558 0.876)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>110</td><td>(-0.479 0.955)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>111</td><td>(-0.169 1.265)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>112</td><td>(-0.451 0.983)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>113</td><td>(-0.398 1.036)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>114</td><td>(-1.014 0.420)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>115</td><td>(-0.277 1.157)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>116</td><td>(-1.312 0.122)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>117</td><td>(0.273 1.707)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>118</td><td>(-1.649 -0.214)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>119</td><td>(-0.634 0.800)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>120</td><td>(-1.621 -0.187)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>121</td><td>(-0.346 1.088)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>122</td><td>(0.461 1.895)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>123</td><td>(-1.157 0.277)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>124</td><td>(-2.022 -0.588)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>125</td><td>(-0.875 0.559)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>126</td><td>(-1.633 -0.199)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>127</td><td>(0.051 1.485)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>128</td><td>(-0.371 1.063)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>129</td><td>(-0.183 1.251)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>130</td><td>(-1.292 0.142)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>131</td><td>(-0.921 0.513)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>132</td><td>(-2.333 -0.899)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>133</td><td>(-0.518 0.916)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>134</td><td>(-1.773 -0.338)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>135</td><td>(-1.190 0.244)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>136</td><td>(-1.587 -0.153)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>137</td><td>(-0.958 0.477)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>138</td><td>(-1.716 -0.282)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>139</td><td>(-1.336 0.098)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>140</td><td>(-0.727 0.707)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>141</td><td>(-1.619 -0.185)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>142</td><td>(-0.305 1.129)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>143</td><td>(0.352 1.786)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>144</td><td>(-1.149 0.285)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>145</td><td>(-2.025 -0.590)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>146</td><td>(-0.734 0.701)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>147</td><td>(0.915 2.349)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>148</td><td>(-0.515 0.920)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>149</td><td>(1.229 2.663)</td><td>0.436</td></tr><tr><td>150</td><td>(-1.525 -0.091)</td><td>0.436</td></tr></table>

PRECISION OF FACTOR SCORE ESTIMATES

FACTOR: 5

<table><thead><tr><th>Case</th><th>Approximate 95% confidence interval</th><th>Posterior SE</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>(-0.452 -0.452)</td><td>0.000</td></tr><tr><td>2</td><td>(-1.097 -1.097)</td><td>0.000</td></tr><tr><td>3</td><td>(7.765 7.765)</td><td>0.000</td></tr><tr><td>4</td><td>(-1.368 -1.368)</td><td>0.000</td></tr><tr><td>5</td><td>(-1.559 -1.559)</td><td>0.000</td></tr><tr><td>6</td><td>(-1.734 -1.734)</td><td>0.000</td></tr><tr><td>7</td><td>(-3.348 -3.348)</td><td>0.000</td></tr><tr><td>8</td><td>(-3.649 -3.649)</td><td>0.000</td></tr><tr><td>9</td><td>(0.530 0.530)</td><td>0.000</td></tr><tr><td>10</td><td>(8.934 8.934)</td><td>0.000</td></tr><tr><td>11</td><td>(-1.138 -1.138)</td><td>0.000</td></tr></tbody></table>
<table>
  <tr>
    <td>12</td>
    <td>(5.983 5.983)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>13</td>
    <td>(-1.035 -1.035)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>14</td>
    <td>(-1.323 -1.323)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>15</td>
    <td>(3.979 3.979)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>16</td>
    <td>(-2.757 -2.757)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>17</td>
    <td>(1.078 1.078)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>18</td>
    <td>(-0.686 -0.686)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>19</td>
    <td>(-0.688 -0.688)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>20</td>
    <td>(10.195 10.195)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>21</td>
    <td>(-1.757 -1.757)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>22</td>
    <td>(-0.927 -0.927)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>23</td>
    <td>(-0.942 -0.942)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>24</td>
    <td>(-0.051 -0.051)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>25</td>
    <td>(-1.348 -1.348)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>26</td>
    <td>(-2.871 -2.871)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>27</td>
    <td>(-0.748 -0.748)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>28</td>
    <td>(-6.499 -6.499)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>29</td>
    <td>(-4.452 -4.452)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>30</td>
    <td>(-3.858 -3.858)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>31</td>
    <td>(-4.137 -4.137)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>32</td>
    <td>(-3.813 -3.813)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>33</td>
    <td>(-0.585 -0.585)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>34</td>
    <td>(-2.484 -2.484)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>35</td>
    <td>(-0.331 -0.331)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>36</td>
    <td>(-2.376 -2.376)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>37</td>
    <td>(-0.913 -0.913)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>38</td>
    <td>(5.060 5.060)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>39</td>
    <td>(-3.849 -3.849)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>40</td>
    <td>(0.191 0.191)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>41</td>
    <td>(-2.097 -2.097)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>42</td>
    <td>(-3.646 -3.646)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>43</td>
    <td>(0.037 0.037)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>44</td>
    <td>(1.004 1.004)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>45</td>
    <td>(-1.795 -1.795)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>46</td>
    <td>(-0.737 -0.737)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>47</td>
    <td>(2.182 2.182)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>48</td>
    <td>(-1.738 -1.738)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>49</td>
    <td>(8.170 8.170)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>50</td>
    <td>(1.948 1.948)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>51</td>
    <td>(-1.595 -1.595)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>52</td>
    <td>(17.103 17.103)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>53</td>
    <td>(-0.251 -0.251)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>54</td>
    <td>(0.287 0.287)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>55</td>
    <td>(1.184 1.184)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>56</td>
    <td>(-3.059 -3.059)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>57</td>
    <td>(3.243 3.243)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>58</td>
    <td>(-0.822 -0.822)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>59</td>
    <td>(-0.062 -0.062)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>60</td>
    <td>(-1.255 -1.255)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>61</td>
    <td>(1.963 1.963)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>62</td>
    <td>(-2.585 -2.585)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>63</td>
    <td>(3.291 3.291)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>64</td>
    <td>(-0.050 -0.050)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>65</td>
    <td>(4.648 4.648)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>66</td>
    <td>(-0.317 -0.317)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>67</td>
    <td>(-1.431 -1.431)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>68</td>
    <td>(-4.681 -4.681)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>69</td>
    <td>(-2.654 -2.654)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>70</td>
    <td>(-0.660 -0.660)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>71</td>
    <td>(2.792 2.792)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>72</td>
    <td>(-0.571 -0.571)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>73</td>
    <td>(7.949 7.949)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>74</td>
    <td>(3.503 3.503)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>75</td>
    <td>(3.240 3.240)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>76</td>
    <td>(-1.017 -1.017)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>77</td>
    <td>(3.724 3.724)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>78</td>
    <td>(-2.551 -2.551)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>79</td>
    <td>(7.921 7.921)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>80</td>
    <td>(-1.716 -1.716)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>81</td>
    <td>(2.038 2.038)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>82</td>
    <td>(-0.300 -0.300)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>83</td>
    <td>(-1.618 -1.618)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>84</td>
    <td>(-0.853 -0.853)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>85</td>
    <td>(-0.054 -0.054)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>86</td>
    <td>(-0.740 -0.740)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>87</td>
    <td>(2.823 2.823)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>88</td>
    <td>(-1.199 -1.199)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>89</td>
    <td>(5.636 5.636)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>90</td>
    <td>(-2.568 -2.568)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>91</td>
    <td>(-4.828 -4.828)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>92</td>
    <td>(0.759 0.759)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>93</td>
    <td>(-1.342 -1.342)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>94</td>
    <td>(2.266 2.266)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>95</td>
    <td>(4.347 4.347)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>96</td>
    <td>(-0.646 -0.646)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>97</td>
    <td>(9.981 9.981)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>98</td>
    <td>(0.103 0.103)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>99</td>
    <td>(-2.086 -2.086)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>100</td>
    <td>(-0.305 -0.305)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>101</td>
    <td>(-1.657 -1.657)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>102</td>
    <td>(-1.385 -1.385)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>103</td>
    <td>(-2.238 -2.238)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>104</td>
    <td>(0.808 0.808)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>105</td>
    <td>(-0.486 -0.486)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>106</td>
    <td>(1.890 1.890)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>107</td>
    <td>(-1.703 -1.703)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>108</td>
    <td>(1.321 1.321)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>109</td>
    <td>(5.232 5.232)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>110</td>
    <td>(-4.149 -4.149)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>111</td>
    <td>(-1.781 -1.781)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>112</td>
    <td>(-3.316 -3.316)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>113</td>
    <td>(1.824 1.824)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>114</td>
    <td>(-2.166 -2.166)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>115</td>
    <td>(-5.036 -5.036)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>116</td>
    <td>(-0.164 -0.164)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>117</td>
    <td>(-7.159 -7.159)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>118</td>
    <td>(-2.784 -2.784)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>119</td>
    <td>(-1.029 -1.029)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>120</td>
    <td>(-0.754 -0.754)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>121</td>
    <td>(-2.112 -2.112)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>122</td>
    <td>(1.078 1.078)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>123</td>
    <td>(0.692 0.692)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>124</td>
    <td>(-2.086 -2.086)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>125</td>
    <td>(-2.141 -2.141)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>126</td>
    <td>(-1.364 -1.364)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>127</td>
    <td>(0.761 0.761)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>128</td>
    <td>(0.306 0.306)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>129</td>
    <td>(5.718 5.718)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>130</td>
    <td>(3.464 3.464)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>131</td>
    <td>(2.038 2.038)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>132</td>
    <td>(-2.905 -2.905)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>133</td>
    <td>(-3.869 -3.869)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>134</td>
    <td>(-2.978 -2.978)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>135</td>
    <td>(-8.377 -8.377)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>136</td>
    <td>(-0.715 -0.715)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>137</td>
    <td>(-0.113 -0.113)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>138</td>
    <td>(1.546 1.546)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>139</td>
    <td>(4.673 4.673)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>140</td>
    <td>(0.158 0.158)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>141</td>
    <td>(0.124 0.124)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>142</td>
    <td>(-0.523 -0.523)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>143</td>
    <td>(-4.018 -4.018)</td>
    <td>0.000</td>
  </tr>
</table>
<table><tr><td>144</td><td>(0.006 0.006)</td><td>0.000</td></tr><tr><td>145</td><td>(-0.815 -0.815)</td><td>0.000</td></tr><tr><td>146</td><td>(-3.237 -3.237)</td><td>0.000</td></tr><tr><td>147</td><td>(12.480 12.480)</td><td>0.000</td></tr><tr><td>148</td><td>(-2.867 -2.867)</td><td>0.000</td></tr><tr><td>149</td><td>(-0.758 -0.758)</td><td>0.000</td></tr><tr><td>150</td><td>(-0.688 -0.688)</td><td>0.000</td></tr></table>

FACTOR completed

Computing time : 15.60 minutes.

Matrices generated : 202894565

FACTOR is based on CLAPACK.

Anderson, E., Bai, Z., Bischof, C., Blackford, S., Demmel, J., Dongarra, J., Du Croz, J., Greenbaum, A., Hammarling, S., McKenney, A., & Sorensen, D. (1999). LAPACK Users' Guide. Society for Industrial and Applied Mathematics. Philadelphia, PA

FACTOR can be refered as:

Ferrando, P.J., & Lorenzo-Seva, U. (2017). Program FACTOR at 10: origins, development and future directions. Psicothema, 29(2), 236-241. doi: 10.7334/psicothema2016.304

Lorenzo-Seva, U., & Ferrando, P.J. (2013). FACTOR 9.2 A comprehensive program for fitting exploratory and semiconfirmatory factor analysis and IRT models. Applied Psychological Measurement, 37(6), 497-498. doi:10.1177/0146621613487794

Lorenzo-Seva, U., & Ferrando, P.J. (2006). FACTOR: A computer program to fit the exploratory factor analysis model. Behavioral Research Methods, 38(1), 88-91. 10.3758/bf03192753

For further information and new releases go to:

psico.fcep.urv.cat/utilitats/factor

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# 3. Analyse factorielle exploratoire avec le logiciel JAMOVI

Installation : https://jamovi.org/download.html

Le logiciel JAMOVI considère la matrice de Pearson (indiquée aux données obtenues avec des échelles d'intervalle).

## 3.1 Comment lancer l'analyse sur le logiciel

Les analyses présentées dans cette section sont des exemples obtenus avec des bases de données fictives.

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

Dans le menu **Analyses/Factor**, choisissez **Exploratory Factor Analysis**.

**Attention** : **Principal Component Analysis** est également un type d'AFE. Toutefois, son application est plus appropriée lorsque les items sont des indicateurs plus directement observés (par exemple, le nombre de salles de bains, les types d'appareils ménagers et le nombre de pièces dans la maison formant des indicateurs socio-économiques).

<figure><img src="image_26.png" /></figure>
### Method

#### Extraction

Jamovi propose trois options d'extraction pour les facteurs :

- Minimum residuals. Est une solution des moindres carrés non pondérée qui utilise la fonction optim et ajuste les éléments diagonaux de la matrice de corrélation pour minimiser le résidu au carré lorsque le modèle factoriel est la décomposition en valeurs propres de la matrice réduite.

- Maximum likelihood. Signifie que nous supposons que l'échantillon provient d'une distribution normale multivariée.

- Principal axis factoring. Méthode d'extraction de facteurs à partir de la matrice de corrélation originale, les coefficients de corrélation multiple au carré étant placés dans la diagonale en tant qu'estimations initiales des communalités. Il est généralement le plus approprié pour les instruments de psychologie.

#### Rotation

Il est nécessaire d'indiquer comment les facteurs présents dans l'instrument analysé sont liés, c'est-à-dire s'ils sont indépendants (rotation varimax) ou s'il existe un certain degré de relation entre eux (tous les autres types). La rotation Promax est généralement la plus appropriée, car elle tient compte d'un certain degré d'indépendance entre les facteurs, mais aussi de la relation théorique entre eux.

### Method

Extraction

Principal axis

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

Rotation

None

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

### Number of Factors

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

Based on parallel analysis

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

Based on eigenvalue

Eigenvalues greater than

0

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

Fixed number

1

factor(s)

### Number of Factors

Le Jamovi offre trois méthode d'identification des facteurs.

- Based on parallel analysis, où la variance expliquée par les données réelles (de votre échantillon) est comparée avec celle d'un échantillon aléatoire (est généralement le plus fiable) ;

- Based on eigenvalue, où les facteurs sont retenus à partir de la valeur de l'engeinvalue introduite (généralement à partir de 1) ;

- Fixed number, qui peut être utilisé lorsqu'il y a une prédiction théorique à tester.

### Additional Output

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

Factor summary

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

Factor correlations

<figure><img src="image_34.png" /></figure>

Model fit measures

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

Initial eigenvalues

<figure><img src="image_36.png" /></figure>

Scree plot

### Additional Output

Ces options doivent être maintenues sélectionnées pour générer les indicateurs de qualité pour l'analyse factorielle de l'instrument.
## 3.2 Comment interpréter l'output du logiciel

### Results

#### Exploratory Factor Analysis

<table><caption>Factor Loadings</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Factor</th><th rowspan="2">Uniqueness</th></tr><tr><th>1</th><th>2</th></tr></thead><tbody><tr><td>IT3</td><td>0.854</td><td>-0.385</td><td>0.1220</td></tr><tr><td>IT4</td><td>0.818</td><td>-0.325</td><td>0.2261</td></tr><tr><td>IT5</td><td>0.757</td><td>-0.430</td><td>0.2413</td></tr><tr><td>IT2</td><td>0.678</td><td>0.304</td><td>0.4484</td></tr><tr><td>IT1</td><td>0.666</td><td></td><td>0.5554</td></tr><tr><td>IT6</td><td>0.368</td><td>0.922</td><td>0.0151</td></tr><tr><td>IT7</td><td>0.404</td><td>0.878</td><td>0.0655</td></tr></tbody></table>

Note. 'Principal axis factoring' extraction method was used in combination with a 'none' rotation

[3]

Factor loadings : ils sont les charges factorielles à surveiller. Idéalement, un item devrait avoir une charge supérieure à |0,30| sur un seul facteur (tel que IT1). Toutefois, s'il existe une grande différence (supérieure à |0,10|) entre les saturations factorielles, l'item peut être conservé dans le facteur dans avec la saturation factorielle la plus élevée. Dans cet exemple, en utilisant le critère de charge factorielle, le Facteur 1 pourrait être composé des éléments IT3, IT4, IT5, IT2 et IT1.

Uniqueness (l'unicité) : est le pourcentage de variance de l'item qui n'est pas expliqué par les facteurs communs. La quantité « 1 – unicité » est appelée communalité. Si l'unicité est élevée (plus de 0,71), la variable n'est pas bien expliquée par les facteurs.

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Factor Statistics</figcaption></figure>

Inter-Factor Correlations : la corrélation entre les facteurs. Rappel : la corrélation est une valeur qui varie de -1 à 1. Plus elle est proche de |0,30|, plus la corrélation est forte.

#### Factor Statistics

SS Loadings : sont les valeurs propres (eigenvalues) pour chaque facteur après rotation ;

% of Variance : la quantité de variance expliquée par chaque facteur ;

Cumulative % : variance expliquée par l'ensemble des facteurs.

Astuce : il n'est pas approprié d'examiner la variance individuelle des facteurs car il existe toujours un degré de dépendance entre eux qui n'est pas pris en compte dans ce calcul. Par conséquent, la valeur à présenter est toujours celle de la dernière ligne de la colonne Cumulative %.

#### Model Fit

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

TLI (Tucker-Lewis Index ou NNFI, Non-Normed Fit Index) : est un indicateur qui permettent d'évaluer la qualité du modèle et des valeurs supérieures à 0,90 sont acceptables.

BIC (Bayesian Information Criterion) : est un indicateur qui doit être utilisé pour comparer les modèles lors de la réalisation d'analyses factorielles avec différents nombres de facteurs. Le modèle qui présente le BIC le plus faible doit être retenu.

#### Assumption Checks

<table><caption>Bartlett's Test of Sphericity</caption><thead><tr><th>χ²</th><th>df</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>1043</td><td>21</td><td>&lt;.001</td></tr></tbody></table>

<table><caption>KMO Measure of Sampling Adequacy</caption><thead><tr><th></th><th>MSA</th></tr></thead><tbody><tr><td>Overall</td><td>0.744</td></tr><tr><td>IT1</td><td>0.895</td></tr><tr><td>IT2</td><td>0.894</td></tr><tr><td>IT3</td><td>0.753</td></tr><tr><td>IT4</td><td>0.827</td></tr><tr><td>IT5</td><td>0.851</td></tr><tr><td>IT6</td><td>0.556</td></tr><tr><td>IT7</td><td>0.569</td></tr></tbody></table>

Bartlett's Test of Sphericity et le KMO sont des indicateurs qui indiquent la conformité de l'échantillon à l'analyse.

Le Bartlett's Test of Sphericity doit être significatif ($p$ < 0,05);

Le KMO (overall) doit être > 0,80.
Eigenvalues

<table><thead><tr><th>Factor</th><th>Eigenvalue</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>3.03149</td></tr><tr><td>2</td><td>1.45584</td></tr><tr><td>3</td><td>-0.00260</td></tr><tr><td>4</td><td>-0.08889</td></tr><tr><td>5</td><td>-0.15535</td></tr><tr><td>6</td><td>-0.28198</td></tr><tr><td>7</td><td>-0.92789</td></tr></tbody></table>

Scree Plot

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

Le nombre de facteurs à extraire s'effectue en calculant les eigenvalues (valeurs propres). Il existe une règle générale (rule of thumb) selon laquelle les eigenvalues supérieures à 1 indique le nombre de facteurs que doit être retenu. Dans cet exemple, les valeurs du tableau indiquent que deux facteurs doivent être retenus.

La règle du diagramme de Catell trace les eigenvalues et indique que le nombre de facteurs au-dessus du « coude » doit être retenu. Dans cet exemple, la ligne de points bleus indique qu'il faut retenir deux facteurs (ou trois si l'on inclut le point qui forme le coude).

L'analyse parallèle compare les eigenvalues générées avec les données collectées (ligne de points bleus) avec les valeurs propres générées avec des données simulées (ligne de points jaunes). La règle dit que les eigenvalues simulées ne soient pas supérieures aux eigenvalues empiriques. Dans ce graphique, la troisième eigenvalues simulée est supérieure à la eigenvalues empirique. Par conséquent, deux facteurs doivent être retenus.
# 4. Comment calculer et analyser la fiabilité des facteurs retenus

## 4.1 Comment lancer l'analyse sur le logiciel JAMOVI

Installation : https://jamovi.org/download.html

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

## 4.2 Comment interpréter les résultats

<figure><img src="image_41.png" /></figure>
## 4.3 Comment lancer l'analyse avec la calculatrice de fiabilité composite

Accès à la calculatrice : https://www.com/post/how-to-calculate-average-variance-extracted-and-composite-reliability/

1) Téléchargez le fichier Excel (cr-ave.xls);

2) Dans le fichier Excel, choisissez l'onglet en fonction du nombre d'éléments dans le facteur

3) Les charges factorielles **standardisées** (ROTATED LOADING MATRIX) pour chaque facteur doivent être saisies SANS tenir compte du signe de la charge

4) La valeur de fiabilité composite est indiquée dans la colonne E, intitulée CR. (composite reliability).

<figure><img src="image_42.png" /></figure>

Note : l'AVE (Average Variance Extracted) est également une mesure de la précision qui peut être rapportée. Voir plus d'informations sur :

Cheung, G.W., Cooper-Thomas, H.D., Lau, R.S. *et al*. Reporting reliability, convergent and discriminant validity with structural equation modeling: A review and best-practice recommendations. *Asia Pac J Manag* **41**, 745-783 (2024). https://doi.org/10.1007/s10490-023-09871-y
# 5. Comment rapporter les résultats

Les descriptions présentées dans cette section sont des exemples de la présentation des indicateurs les plus importants. Les valeurs surlignées en gris doivent être remplacées par les résultats obtenus par chaque recherche, ainsi que par leur interprétation. Ce rapport peut être adapté en fonction de son objectif de publication (mémoire, thèse, revue scientifique avec des normes différentes, etc.) et du logiciel utilisé.

## MÉTHODE

### Procédures d'analyse des données

Une analyse factorielle exploratoire (AFE) a été réalisée pour évaluer la structure factorielle de l'échelle [écrire le nom de l'échelle originale] (référence de l'instrument). L'analyse a été réalisée à travers l'utilisation d'une matrice polychorique et d'une méthode d'extraction *Robust Diagonally Weighted Least Squares* (RDWLS) (Asparouhov & Muthen, 2010). La décision sur le nombre de facteurs à retenir a été prise en utilisant la technique de l'analyse parallèle avec permutation aléatoire des données observées (Timmerman, & Lorenzo-Seva, 2011) et la rotation utilisée était la *Robust Promin* (Lorenzo-Seva & Ferrando, 2019).

L'adéquation du modèle a été évaluée à partir des indices d'ajustement *Root Mean Square Error of Approximation* (RMSEA), *Comparative Fit Index* (CFI) et *Tucker-Lewis Index* (TLI). Selon la littérature (Brown, 2006), les valeurs RMSEA doivent être inférieures à 0,08, avec un intervalle de confiance n'atteignant pas 0,10, et les valeurs CFI et TLI doivent être supérieures à 0,90, ou de préférence à 0,95.

La stabilité des facteurs a été évaluée à partir de l'indice *H* (Ferrando & Lorenzo-Seva, 2018). L'indice *H* évalue dans quelle mesure un ensemble d'éléments représente un facteur commun (Ferrando & Lorenzo-Seva, 2018). Les valeurs *H* varient de 0 à 1. Des valeurs *H* élevées (> 0,80) suggèrent une variable latente bien définie, qui est plus susceptible d'être stable dans différentes études. Des valeurs *H* faibles suggèrent une variable latente mal définie, susceptible d'être instable dans différentes études (Ferrando & Lorenzo-Seva, 2018). Enfin, le paramètre de discrimination et les seuils (*thresholds*) des items ont été évalués à l'aide de la paramétrisation de Reckase (Reckase, 1985).
# RÉSULTATS

Les tests de sphéricité de Bartlett (6480,3, dl = 300, p < 0,001) et le KMO (0,80) ont indiqué des valeurs favorables pour l'interprétation de la matrice de corrélation des items. L'analyse parallèle a suggéré que cinq facteurs étaient les plus représentatifs des données (Voir Tableau 1).

<caption>Tableau 1.</caption>

Résultats de l'analyse parallèle

<table><thead><tr><th>Facteurs</th><th>Pourcentage de la variance expliquée par les données réelles</th><th>Pourcentage de la variance expliquée par les données aléatoires (IC 95 %)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>24.4981*</td><td>8.9333</td></tr><tr><td>2</td><td>14.8708*</td><td>8.2760</td></tr><tr><td>3</td><td>10.9436*</td><td>7.8398</td></tr><tr><td>4</td><td>9.2248*</td><td>7.4261</td></tr><tr><td>5</td><td>7.1095*</td><td>7.0144</td></tr><tr><td>6</td><td>4.6093</td><td>6.6423</td></tr><tr><td>7</td><td>4.2872</td><td>6.2850</td></tr><tr><td>8</td><td>3.0445</td><td>5.9738</td></tr><tr><td>9</td><td>2.9684</td><td>5.6105</td></tr><tr><td>10</td><td>2.4764</td><td>5.2900</td></tr><tr><td>11</td><td>2.3248</td><td>4.9697</td></tr><tr><td>12</td><td>1.8957</td><td>4.6687</td></tr><tr><td>13</td><td>1.7772</td><td>4.3647</td></tr><tr><td>14</td><td>1.5962</td><td>4.0680</td></tr><tr><td>15</td><td>1.5100</td><td>3.7724</td></tr><tr><td>16</td><td>1.4063</td><td>3.4720</td></tr><tr><td>17</td><td>1.2342</td><td>3.1900</td></tr><tr><td>18</td><td>1.0142</td><td>2.9007</td></tr><tr><td>19</td><td>0.8955</td><td>2.5726</td></tr><tr><td>20</td><td>0.8037</td><td>2.3199</td></tr><tr><td>21</td><td>0.5735</td><td>1.8996</td></tr><tr><td>22</td><td>0.4929</td><td>1.5467</td></tr><tr><td>23</td><td>0.2701</td><td>1.1931</td></tr><tr><td>24</td><td>0.1731</td><td>0.7683</td></tr></tbody></table>

Note : Le nombre de facteurs à retenir est de cinq, car cinq facteurs issus des données réelles ont un % de variance expliquée plus élevée que les données aléatoires.

Les saturations factorielles des items sont présentées dans le Tableau 2. Les indices de Fiabilité Composée, ainsi que les estimations de réplicabilité des scores factoriels (H-index ; Ferrando & Lorenzo-Seva, 2018) sont également indiqués.
<caption>Tableau 2.</caption>

Structure factorielle de [nom de l'instrument]

<table><thead><tr><th>Items</th><th>Facteur I</th><th>Facteur II</th><th>Facteur III</th><th>Facteur IV</th><th>Facteur V</th></tr></thead><tbody><tr><td>1. Item1Item1Item1</td><td><strong>-0,797</strong></td><td>0,160</td><td>0,136</td><td>0,070</td><td>0,194</td></tr><tr><td>2. Item2Item2Item2</td><td>-0,214</td><td>0,026</td><td>-0,071</td><td>-0,032</td><td><strong>0,794</strong></td></tr><tr><td>3. Item3Item3Item3</td><td>-0,078</td><td>0,086</td><td>-0,006</td><td><strong>0,851</strong></td><td>0,031</td></tr><tr><td>4. Item4Item4Item4</td><td>0,030</td><td><strong>0,710</strong></td><td>0,005</td><td>-0,057</td><td>-0,111</td></tr><tr><td>5. Item5Item5Item5</td><td>-0,038</td><td>-0,008</td><td><strong>0,680</strong></td><td>0,047</td><td>0,042</td></tr><tr><td>6. Item6Item6Item6</td><td><strong>0,883</strong></td><td>-0,143</td><td>-0,005</td><td>0,078</td><td>-0,014</td></tr><tr><td>7. Item7Item7Item7</td><td>0,081</td><td>-0,049</td><td>0,045</td><td>0,016</td><td><strong>0,762</strong></td></tr><tr><td>8. Item8Item8Item8</td><td>-0,077</td><td>0,081</td><td>0,030</td><td><strong>0,852</strong></td><td>-0,030</td></tr><tr><td>9. Item9Item9Item9</td><td>0,124</td><td><strong>0,734</strong></td><td>0,115</td><td>-0,105</td><td>-0,017</td></tr><tr><td>10. Item10Item10</td><td>0,079</td><td>-0,009</td><td><strong>0,658</strong></td><td>-0,149</td><td>0,111</td></tr><tr><td>11. Item11Item11</td><td><strong>0,882</strong></td><td>0,041</td><td>0,026</td><td>0,039</td><td>0,021</td></tr><tr><td>12. Item12Item12</td><td>-0,328</td><td>0,059</td><td>-0,019</td><td>-0,068</td><td><strong>0,609</strong></td></tr><tr><td>13. Item13Item13</td><td>0,067</td><td>-0,012</td><td>-0,068</td><td><strong>0,685</strong></td><td>0,029</td></tr><tr><td>14. Item14Item14</td><td>0,063</td><td><strong>0,764</strong></td><td>-0,114</td><td>-0,114</td><td>0,187</td></tr><tr><td>15. Item15Item15</td><td>0,083</td><td>0,021</td><td><strong>0,552</strong></td><td>-0,130</td><td>0,008</td></tr><tr><td>16. Item16Item16</td><td><strong>-0,459</strong></td><td>-0,103</td><td>0,202</td><td>0,108</td><td>0,052</td></tr><tr><td>17. Item17Item17</td><td>-0,051</td><td>0,047</td><td>0,092</td><td>0,089</td><td><strong>0,651</strong></td></tr><tr><td>18. Item18Item18</td><td>0,117</td><td>-0,123</td><td>-0,053</td><td><strong>0,574</strong></td><td>0,047</td></tr><tr><td>19. Item19Item19</td><td>-0,129</td><td><strong>0,765</strong></td><td>-0,082</td><td>0,192</td><td>0,111</td></tr><tr><td>20. Item20Item20</td><td>-0,114</td><td>0,011</td><td><strong>0,358</strong></td><td>-0,010</td><td>-0,013</td></tr><tr><td>21. Item21Item21</td><td><strong>0,675</strong></td><td>0,180</td><td>0,058</td><td>0,020</td><td>0,013</td></tr><tr><td>22. Item22Item22</td><td>0,146</td><td>-0,014</td><td>0,213</td><td>0,094</td><td><strong>0,478</strong></td></tr><tr><td>23. Item23Item23</td><td>0,222</td><td>-0,103</td><td>0,058</td><td><strong>0,421</strong></td><td>0,328</td></tr><tr><td>24. Item24Item24</td><td>0,033</td><td><strong>0,665</strong></td><td>0,101</td><td>0,111</td><td>-0,194</td></tr><tr><td>25. Item25Item25</td><td>-0,207</td><td>0,008</td><td><strong>0,432</strong></td><td>0,199</td><td>-0,126</td></tr><tr><td>Fiabilité Composée</td><td>0,864</td><td>0,849</td><td>0,673</td><td>0,816</td><td>0,796</td></tr><tr><td>H-latent</td><td>0,912</td><td>0,881</td><td>0,757</td><td>0,882</td><td>0,852</td></tr><tr><td>H-observed</td><td>0,935</td><td>0,887</td><td>0,750</td><td>0,850</td><td>0,807</td></tr></tbody></table>

Les items ont montré des charges factorielles adéquates, avec des charges factorielles élevées sur leurs facteurs respectifs. Seuls deux items présentaient des saturations croisées (c'est-à-dire des items avec des saturations supérieures à 0,30 sur plus d'un facteur), à savoir l'item 12 et l'item 23.

Les indices d'ajustement de l'instrument étaient adéquats ($\chi^2 = 535,92$, $gl = 185$; $p < 0,001$; RMSEA = 0,057; CFI = 0,944; TLI = 0,965). La Fiabilité Composée des facteurs était
également acceptable (supérieure à 0,70) pour presque tous les facteurs, à l'exception de "l'ouverture à l'expérience" (CF = 0,67). La mesure de reproductibilité de la structure factorielle (H-index, Ferrando & Lorenzo-Seva, 2018) suggère que le facteur "Ouverture à l'expérience" pourrait ne pas être reproductible dans les études futures (H < 0,80).

Les paramètres de discrimination et les seuils (thresholds) des items ont été évalués à l'aide de la théorie de la réponse à l'item et sont présentés dans les Tableaux 3 et 4, respectivement.

<table><caption>Tableau 3.
La discrimination des items</caption><thead><tr><th>Items</th><th>Facteur I</th><th>Facteur II</th><th>Facteur III</th><th>Facteur IV</th><th>Facteur V</th></tr></thead><tbody><tr><td>1. Item1Item1Item1</td><td><strong>-1.406</strong></td><td>0.282</td><td>0.239</td><td>0.124</td><td>0.343</td></tr><tr><td>2. Item2Item2Item2</td><td>-0.347</td><td>0.042</td><td>-0.115</td><td>-0.052</td><td><strong>1.292*</strong></td></tr><tr><td>3. Item3Item3Item3</td><td>-0.150</td><td>0.165</td><td>-0.011</td><td><strong>1.639*</strong></td><td>0.060</td></tr><tr><td>4. Item4Item4Item4</td><td>0.046</td><td><strong>1.102</strong></td><td>0.008</td><td>-0.089</td><td>-0.172</td></tr><tr><td>5. Item5Item5Item5</td><td>-0.054</td><td>-0.011</td><td><strong>0.964*</strong></td><td>0.067</td><td>0.059</td></tr><tr><td>6. Item6Item6Item6</td><td><strong>1.576</strong></td><td>-0.255</td><td>-0.008</td><td>0.139</td><td>-0.025</td></tr><tr><td>7. Item7Item7Item7</td><td>0.133</td><td>-0.080</td><td>0.074</td><td>0.026</td><td><strong>1.244</strong></td></tr><tr><td>8. Item8Item8Item8</td><td>-0.143</td><td>0.150</td><td>0.056</td><td><strong>1.580</strong></td><td>-0.055</td></tr><tr><td>9. Item9Item9Item9</td><td>0.214</td><td><strong>1.266</strong></td><td>0.199</td><td>-0.182</td><td>-0.029</td></tr><tr><td>10. Item10Item10</td><td>0.108</td><td>-0.012</td><td><strong>0.901</strong></td><td>-0.203</td><td>0.152</td></tr><tr><td>11. Item11Item11</td><td><strong>1.933*</strong></td><td>0.091</td><td>0.057</td><td>0.084</td><td>0.045</td></tr><tr><td>12. Item12Item12</td><td>-0.431</td><td>0.077</td><td>-0.024</td><td>-0.090</td><td><strong>0.801</strong></td></tr><tr><td>13. Item13Item13</td><td>0.092</td><td>-0.017</td><td>-0.094</td><td><strong>0.945</strong></td><td>0.040</td></tr><tr><td>14. Item14Item14</td><td>0.116</td><td><strong>1.406*</strong></td><td>-0.210</td><td>-0.210</td><td>0.343</td></tr><tr><td>15. Item15Item15</td><td>0.099</td><td>0.026</td><td><strong>0.660</strong></td><td>-0.155</td><td>0.009</td></tr><tr><td>16. Item16Item16</td><td><strong>-0.592</strong></td><td>-0.132</td><td>0.260</td><td>0.139</td><td>0.068</td></tr><tr><td>17. Item17Item17</td><td>-0.073</td><td>0.066</td><td>0.131</td><td>0.126</td><td><strong>0.921</strong></td></tr><tr><td>18. Item18Item18</td><td>0.148</td><td>-0.156</td><td>-0.067</td><td><strong>0.728</strong></td><td>0.060</td></tr><tr><td>19. Item19Item19</td><td>-0.184</td><td><strong>1.088</strong></td><td>-0.116</td><td>0.273</td><td>0.158</td></tr><tr><td>20. Item20Item20</td><td>-0.123</td><td>0.012</td><td><strong>0.389</strong></td><td>-0.011</td><td>-0.014</td></tr><tr><td>21. Item21Item21</td><td><strong>1.027</strong></td><td>0.274</td><td>0.088</td><td>0.030</td><td>0.020</td></tr><tr><td>22. Item22Item22</td><td>0.184</td><td>-0.018</td><td>0.268</td><td>0.119</td><td><strong>0.603</strong></td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>Items</th><th>Facteur I</th><th>Facteur II</th><th>Facteur III</th><th>Facteur IV</th><th>Facteur V</th></tr></thead><tbody><tr><td>23. Item23Item23</td><td>0.293</td><td>-0.136</td><td>0.077</td><td><strong>0.556</strong></td><td>0.432</td></tr><tr><td>24. Item24Item24</td><td>0.046</td><td><strong>0.920</strong></td><td>0.140</td><td>0.153</td><td>-0.269</td></tr><tr><td>25. Item25Item25</td><td>-0.249</td><td>0.010</td><td><strong>0.519</strong></td><td>0.239</td><td>-0.151</td></tr></tbody></table>

Note : * l'item le plus discriminant dans chacune des dimensions.

Comme le montre le Tableau 3, l'item le plus discriminant pour le Facteur I est "xxxxx" (a = 1,933). Pour le Facteur II, l'item le plus discriminant est "xxxxxx" (a = 1,406). Pour Facteur III, l'item le plus discriminant était "xxxx" (a = 0,964). Pour le Facteur IV, l'item le plus discriminant est "xxxxx" (a = 1,639) et enfin, pour le Facteur V, l'item le plus discriminant est "xxxxx" (a = 1,292).

<table><caption>Tableau 4.
Thresholds des items</caption><thead><tr><th>Items</th><th>Threshold1-2</th><th>Threshold2-3</th><th>Threshold3-4</th><th>Threshold4-5</th></tr></thead><tbody><tr><td>1. Item1Item1Item1</td><td>-2.773</td><td>-1.408</td><td>-0.461</td><td>1.269</td></tr><tr><td>2. Item2Item2Item2</td><td>-3.272</td><td>-2.268</td><td>-0.797</td><td>1.479</td></tr><tr><td>3. Item3Item3Item3</td><td>-4.604</td><td>-2.878</td><td>-1.805</td><td>0.747</td></tr><tr><td>4. Item4Item4Item4</td><td>-1.306</td><td>-0.198</td><td>0.829</td><td>1.959</td></tr><tr><td>5. Item5Item5Item5</td><td>-2.727</td><td>-1.615</td><td>-0.530</td><td>0.975</td></tr><tr><td>6. Item6Item6Item6</td><td>-2.459</td><td>-0.974</td><td>0.213</td><td>1.748</td></tr><tr><td>7. Item7Item7Item7</td><td>-4.421</td><td>-3.059</td><td>-1.595</td><td>1.071</td></tr><tr><td>8. Item8Item8Item8</td><td>-4.757</td><td>-2.787</td><td>-1.492</td><td>0.684</td></tr><tr><td>9. Item9Item9Item9</td><td>-1.242</td><td>0.051</td><td>1.104</td><td>2.331</td></tr><tr><td>10. Item10Item10</td><td>-1.583</td><td>-0.450</td><td>0.389</td><td>1.454</td></tr><tr><td>11. Item11Item11</td><td>-2.514</td><td>-0.919</td><td>0.440</td><td>2.532</td></tr><tr><td>12. Item12Item12</td><td>-2.795</td><td>-2.019</td><td>-0.979</td><td>1.085</td></tr><tr><td>13. Item13Item13</td><td>-3.196</td><td>-2.277</td><td>-1.443</td><td>0.217</td></tr><tr><td>14. Item14Item14</td><td>-2.222</td><td>-0.974</td><td>0.070</td><td>1.772</td></tr><tr><td>15. Item15Item15</td><td>-1.567</td><td>-0.765</td><td>-0.148</td><td>0.908</td></tr><tr><td>16. Item16Item16</td><td>-1.695</td><td>-0.794</td><td>0.288</td><td>1.620</td></tr><tr><td>17. Item17Item17</td><td>-3.830</td><td>-2.387</td><td>-1.011</td><td>0.988</td></tr><tr><td>18. Item18Item18</td><td>-2.037</td><td>-0.839</td><td>-0.081</td><td>1.076</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>Items</th><th>Threshold<sub>1-2</sub></th><th>Threshold<sub>2-3</sub></th><th>Threshold<sub>3-4</sub></th><th>Threshold<sub>4-5</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>19. Item19Item19</td><td>-2.699</td><td>-1.564</td><td>-0.711</td><td>0.704</td></tr><tr><td>20. Item20Item20</td><td>-1.361</td><td>-0.456</td><td>0.285</td><td>1.257</td></tr><tr><td>21. Item21Item21</td><td>-1.536</td><td>-0.246</td><td>0.841</td><td>2.103</td></tr><tr><td>22. Item22Item22</td><td>-3.110</td><td>-2.196</td><td>-1.060</td><td>0.807</td></tr><tr><td>23. Item23Item23</td><td>-3.393</td><td>-1.970</td><td>-0.901</td><td>0.981</td></tr><tr><td>24. Item24Item24</td><td>-1.438</td><td>-0.177</td><td>0.780</td><td>2.138</td></tr><tr><td>25. Item25Item25</td><td>-1.777</td><td>-0.695</td><td>0.331</td><td>1.563</td></tr></tbody></table>

En ce qui concerne les seuils (thresholds) des items, aucun modèle de réponse inattendu n'a été trouvé, de sorte que plus la catégorie de réponse de l'échelle est élevée, plus le niveau de trait latent nécessaire pour l'approuver est élevé.

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