R语言的steiger检验代码

R语言中的Steiger's test是一种用于比较两个因子载荷（factor loadings）是否显著不同的统计方法，常用于验证因子分析结果中的假设。它是在方差分析（ANOVA）框架下进行的，用于检查两个不同测量工具在同一群体上的因子负载是否存在差异。

以下是使用`psych`包进行Steiger检验的基本步骤，假设我们已经有了因子分析的结果（包括因子得分矩阵`fa_scores`）：

# 首先需要安装并加载必要的库
install.packages("psych")
library(psych)

# 假设`fa_scores`是一个数据框，其中包含两个因子的得分
# factor1和factor2是你想要比较的两个因子

# 使用`fa.diagram()`查看因子结构，确认你需要比较的载荷
fa_diagram(fa_scores)

# 对于每个因子，获取对应的载荷矩阵
loadings <- fa_scores[, c("factor1", "factor2")] # 根据实际列名替换

# 进行Steiger检验
steiger_test(loadings) 

这个函数会返回一个p值，如果p值小于预设的显著性水平（如0.05），则拒绝零假设（即两个因子负载无差异），认为它们之间存在显著差异。