Die ausgegebenen Eigenwerte können direkt als Scree Plot visualisiert werden.
Beispiele
big5_comp
#> # A tibble: 5,000 × 52
#> Alter Geschlecht E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10
#> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 62 f 4 2 5 2 5 1 4 3 5 1
#> 2 14 m 2 2 3 3 3 3 1 5 1 5
#> 3 11 m 5 1 1 4 5 1 1 5 5 1
#> 4 43 m 2 5 2 4 3 4 3 4 4 5
#> 5 68 m 3 1 3 3 3 1 3 1 3 5
#> 6 22 m 1 5 2 4 1 3 2 4 1 5
#> 7 42 m 5 1 5 1 5 1 5 4 4 1
#> 8 71 f 4 3 5 3 5 1 4 3 4 3
#> 9 50 m 3 1 5 1 5 1 5 2 5 3
#> 10 34 m 1 4 2 5 2 4 1 4 1 5
#> # ℹ 4,990 more rows
#> # ℹ 40 more variables: N1 <dbl>, N2 <dbl>, N3 <dbl>, N4 <dbl>, N5 <dbl>,
#> # N6 <dbl>, N7 <dbl>, N8 <dbl>, N9 <dbl>, N10 <dbl>, V1 <dbl>, V2 <dbl>,
#> # V3 <dbl>, V4 <dbl>, V5 <dbl>, V6 <dbl>, V7 <dbl>, V8 <dbl>, V9 <dbl>,
#> # V10 <dbl>, G1 <dbl>, G2 <dbl>, G3 <dbl>, G4 <dbl>, G5 <dbl>, G6 <dbl>,
#> # G7 <dbl>, G8 <dbl>, G9 <dbl>, G10 <dbl>, O1 <dbl>, O2 <dbl>, O3 <dbl>,
#> # O4 <dbl>, O5 <dbl>, O6 <dbl>, O7 <dbl>, O8 <dbl>, O9 <dbl>, O10 <dbl>
big5_comp |>
dplyr::select(-Geschlecht) |>
data_eigen()
#> # A tibble: 51 × 2
#> Eigenwerte Dimension
#> <dbl> <int>
#> 1 8.25 1
#> 2 4.59 2
#> 3 3.62 3
#> 4 3.57 4
#> 5 2.75 5
#> 6 1.55 6
#> 7 1.32 7
#> 8 1.08 8
#> 9 1.02 9
#> 10 0.993 10
#> # ℹ 41 more rows