Pilot Study: Exploratory Factor Analysis

workflowr

• Summary
• Checks
• Past versions

Last updated: 2020-11-19

Checks: 6 1

Knit directory: pools-projects/

This reproducible R Markdown analysis was created with workflowr (version 1.6.2). The Checks tab describes the reproducibility checks that were applied when the results were created. The Past versions tab lists the development history.

---

R Markdown file: uncommitted changes

The R Markdown file has unstaged changes. To know which version of the R Markdown file created these results, you’ll want to first commit it to the Git repo. If you’re still working on the analysis, you can ignore this warning. When you’re finished, you can run wflow_publish to commit the R Markdown file and build the HTML.

Environment: empty

Great job! The global environment was empty. Objects defined in the global environment can affect the analysis in your R Markdown file in unknown ways. For reproduciblity it’s best to always run the code in an empty environment.

Seed: set.seed(20201007)

The command set.seed(20201007) was run prior to running the code in the R Markdown file. Setting a seed ensures that any results that rely on randomness, e.g. subsampling or permutations, are reproducible.

Session information: recorded

Great job! Recording the operating system, R version, and package versions is critical for reproducibility.

Cache: none

Nice! There were no cached chunks for this analysis, so you can be confident that you successfully produced the results during this run.

File paths: relative

Great job! Using relative paths to the files within your workflowr project makes it easier to run your code on other machines.

Repository version: 4856250

Great! You are using Git for version control. Tracking code development and connecting the code version to the results is critical for reproducibility.

The results in this page were generated with repository version 4856250. See the Past versions tab to see a history of the changes made to the R Markdown and HTML files.

Note that you need to be careful to ensure that all relevant files for the analysis have been committed to Git prior to generating the results (you can use wflow_publish or wflow_git_commit). workflowr only checks the R Markdown file, but you know if there are other scripts or data files that it depends on. Below is the status of the Git repository when the results were generated:

Ignored files:
    Ignored:    .Rhistory
    Ignored:    .Rproj.user/

Unstaged changes:
    Modified:   analysis/pilot-study-CFA.Rmd
    Modified:   analysis/pilot-study-EFA.Rmd

Note that any generated files, e.g. HTML, png, CSS, etc., are not included in this status report because it is ok for generated content to have uncommitted changes.

---

These are the previous versions of the repository in which changes were made to the R Markdown (analysis/pilot-study-EFA.Rmd) and HTML (docs/pilot-study-EFA.html) files. If you’ve configured a remote Git repository (see ?wflow_git_remote), click on the hyperlinks in the table below to view the files as they were in that past version.

File	Version	Author	Date	Message
Rmd	4856250	noah-padgett	2020-11-19	pilot-efa-results
html	4856250	noah-padgett	2020-11-19	pilot-efa-results

---

Prior Expectations

Prior to conducting the EFA, we expect that the four factors will emerge from a four-factor solution.

Data

source("code/load_packages.R")

mydata <- read.table("data/data-2020-11-16/pools_data_split1_2020_11_16.txt", sep="\t", header=T)
dat <- mydata[,7:63]
cov.dat <- cov(dat)

Item Analysis

For the basic item analysis, we conducted these by the a priori item groups to get a sense of how the initially proposed items fit together.

Initial Effective Learning Items

Item Analysis

# item analysis
fit <- psychometric::item.exam(dat[, paste0("Q4_",1:19)])

kable(fit[,c(1:4,7:8)], format="html", digits=3) %>%
  kable_styling(full_width = T)%>%
  scroll_box(width="100%")

	Sample.SD	Item.total	Item.Tot.woi	Difficulty	Item.Reliab	Item.Rel.woi
Q4_1	0.866	0.750	0.717	2.460	0.649	0.621
Q4_2	0.819	0.789	0.763	2.305	0.646	0.624
Q4_3	0.834	0.744	0.712	2.537	0.620	0.593
Q4_4	0.816	0.772	0.743	2.640	0.629	0.605
Q4_5	0.880	0.731	0.696	2.320	0.643	0.612
Q4_6	0.981	0.650	0.601	2.872	0.637	0.589
Q4_7	0.938	0.515	0.457	3.582	0.483	0.428
Q4_8	0.927	0.777	0.745	2.287	0.719	0.690
Q4_9	1.007	0.701	0.657	2.463	0.705	0.660
Q4_10	0.789	0.730	0.698	2.582	0.575	0.550
Q4_11	0.955	0.792	0.761	2.500	0.755	0.725
Q4_12	1.051	0.696	0.649	2.195	0.730	0.681
Q4_13	0.876	0.650	0.607	1.595	0.569	0.531
Q4_14	0.895	0.716	0.679	2.659	0.640	0.607
Q4_15	0.917	0.789	0.759	2.375	0.722	0.695
Q4_16	0.941	0.726	0.688	2.457	0.682	0.646
Q4_17	0.964	0.720	0.680	2.198	0.694	0.655
Q4_18	0.823	0.843	0.822	2.360	0.693	0.676
Q4_19	0.970	0.793	0.762	2.543	0.768	0.738

Preliminary Reliability

# preliminary reliability
psych::alpha(dat[, paste0("Q4_",1:19)])

Reliability analysis   
Call: psych::alpha(x = dat[, paste0("Q4_", 1:19)])

  raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N   ase mean   sd median_r
      0.95      0.95    0.96      0.51  20 0.004  2.5 0.66     0.51

 lower alpha upper     95% confidence boundaries
0.94 0.95 0.96 

 Reliability if an item is dropped:
      raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se  var.r med.r
Q4_1       0.95      0.95    0.96      0.51  18   0.0042 0.0103  0.51
Q4_2       0.95      0.95    0.96      0.50  18   0.0043 0.0103  0.51
Q4_3       0.95      0.95    0.96      0.51  18   0.0042 0.0101  0.51
Q4_4       0.95      0.95    0.96      0.50  18   0.0042 0.0105  0.51
Q4_5       0.95      0.95    0.96      0.51  19   0.0042 0.0109  0.51
Q4_6       0.95      0.95    0.96      0.52  19   0.0041 0.0105  0.53
Q4_7       0.95      0.95    0.96      0.53  20   0.0039 0.0069  0.53
Q4_8       0.95      0.95    0.96      0.50  18   0.0043 0.0106  0.51
Q4_9       0.95      0.95    0.96      0.51  19   0.0041 0.0104  0.52
Q4_10      0.95      0.95    0.96      0.51  19   0.0042 0.0108  0.51
Q4_11      0.95      0.95    0.96      0.50  18   0.0043 0.0108  0.51
Q4_12      0.95      0.95    0.96      0.51  19   0.0041 0.0105  0.52
Q4_13      0.95      0.95    0.96      0.52  19   0.0041 0.0094  0.52
Q4_14      0.95      0.95    0.96      0.51  19   0.0042 0.0109  0.52
Q4_15      0.95      0.95    0.96      0.50  18   0.0043 0.0103  0.51
Q4_16      0.95      0.95    0.96      0.51  19   0.0042 0.0107  0.52
Q4_17      0.95      0.95    0.96      0.51  19   0.0042 0.0108  0.52
Q4_18      0.95      0.95    0.96      0.50  18   0.0043 0.0096  0.50
Q4_19      0.95      0.95    0.96      0.50  18   0.0043 0.0105  0.51

 Item statistics 
        n raw.r std.r r.cor r.drop mean   sd
Q4_1  328  0.75  0.76  0.74   0.72  2.5 0.87
Q4_2  328  0.79  0.80  0.79   0.76  2.3 0.82
Q4_3  328  0.74  0.75  0.74   0.71  2.5 0.83
Q4_4  328  0.77  0.78  0.77   0.74  2.6 0.82
Q4_5  328  0.73  0.73  0.72   0.70  2.3 0.88
Q4_6  328  0.65  0.65  0.62   0.60  2.9 0.98
Q4_7  328  0.52  0.51  0.48   0.46  3.6 0.94
Q4_8  328  0.78  0.78  0.76   0.75  2.3 0.93
Q4_9  328  0.70  0.70  0.68   0.66  2.5 1.01
Q4_10 328  0.73  0.74  0.72   0.70  2.6 0.79
Q4_11 328  0.79  0.79  0.78   0.76  2.5 0.95
Q4_12 328  0.70  0.69  0.67   0.65  2.2 1.05
Q4_13 328  0.65  0.65  0.63   0.61  1.6 0.88
Q4_14 328  0.72  0.72  0.70   0.68  2.7 0.89
Q4_15 328  0.79  0.79  0.78   0.76  2.4 0.92
Q4_16 328  0.73  0.72  0.71   0.69  2.5 0.94
Q4_17 328  0.72  0.72  0.70   0.68  2.2 0.96
Q4_18 328  0.84  0.85  0.84   0.82  2.4 0.82
Q4_19 328  0.79  0.79  0.78   0.76  2.5 0.97

Non missing response frequency for each item
         1    2    3    4    5 miss
Q4_1  0.13 0.38 0.39 0.09 0.01    0
Q4_2  0.15 0.47 0.32 0.05 0.01    0
Q4_3  0.10 0.37 0.44 0.08 0.02    0
Q4_4  0.09 0.28 0.54 0.08 0.02    0
Q4_5  0.16 0.47 0.28 0.08 0.01    0
Q4_6  0.09 0.23 0.44 0.20 0.05    0
Q4_7  0.04 0.09 0.24 0.52 0.11    0
Q4_8  0.20 0.43 0.28 0.07 0.02    0
Q4_9  0.15 0.42 0.27 0.12 0.04    0
Q4_10 0.09 0.30 0.54 0.04 0.02    0
Q4_11 0.16 0.34 0.38 0.10 0.02    0
Q4_12 0.28 0.40 0.18 0.11 0.03    0
Q4_13 0.59 0.29 0.08 0.02 0.02    0
Q4_14 0.11 0.27 0.50 0.09 0.03    0
Q4_15 0.16 0.41 0.33 0.07 0.02    0
Q4_16 0.17 0.33 0.40 0.08 0.02    0
Q4_17 0.26 0.39 0.25 0.08 0.02    0
Q4_18 0.13 0.47 0.34 0.06 0.01    0
Q4_19 0.14 0.35 0.39 0.08 0.04    0

Initial Student Centered Items

Item Analayis

# item analysis
fit <- psychometric::item.exam(dat[, paste0("Q5_",1:12)])

kable(fit[,c(1:4,7:8)], format="html", digits=3) %>%
  kable_styling(full_width = T)%>%
  scroll_box(width="100%")

	Sample.SD	Item.total	Item.Tot.woi	Difficulty	Item.Reliab	Item.Rel.woi
Q5_1	0.951	0.700	0.636	2.637	0.665	0.604
Q5_2	1.035	0.742	0.680	2.954	0.767	0.703
Q5_3	1.046	0.770	0.713	2.662	0.804	0.744
Q5_4	1.106	0.732	0.663	3.500	0.808	0.732
Q5_5	1.034	0.680	0.607	3.530	0.702	0.627
Q5_6	0.906	0.809	0.768	2.927	0.732	0.694
Q5_7	0.942	0.672	0.605	2.704	0.632	0.569
Q5_8	1.055	0.800	0.748	2.905	0.842	0.788
Q5_9	0.995	0.779	0.726	2.610	0.774	0.722
Q5_10	0.837	0.667	0.607	2.622	0.557	0.508
Q5_11	0.951	0.665	0.596	2.707	0.631	0.566
Q5_12	0.952	0.708	0.646	2.881	0.673	0.614

Preliminary Reliability

# preliminary reliability
psych::alpha(dat[, paste0("Q5_",1:12)])

Reliability analysis   
Call: psych::alpha(x = dat[, paste0("Q5_", 1:12)])

  raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N    ase mean   sd median_r
      0.92      0.92    0.93      0.49  11 0.0066  2.9 0.72     0.48

 lower alpha upper     95% confidence boundaries
0.91 0.92 0.93 

 Reliability if an item is dropped:
      raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r  S/N alpha se  var.r med.r
Q5_1       0.91      0.91    0.92      0.49 10.6   0.0071 0.0087  0.48
Q5_2       0.91      0.91    0.92      0.48 10.3   0.0073 0.0085  0.48
Q5_3       0.91      0.91    0.92      0.48 10.1   0.0074 0.0081  0.47
Q5_4       0.91      0.91    0.92      0.49 10.4   0.0071 0.0069  0.49
Q5_5       0.91      0.92    0.92      0.49 10.8   0.0070 0.0056  0.49
Q5_6       0.91      0.91    0.92      0.47  9.9   0.0075 0.0078  0.47
Q5_7       0.91      0.91    0.92      0.49 10.7   0.0070 0.0083  0.49
Q5_8       0.91      0.91    0.92      0.48 10.0   0.0075 0.0083  0.47
Q5_9       0.91      0.91    0.92      0.48 10.0   0.0074 0.0084  0.47
Q5_10      0.91      0.91    0.92      0.49 10.7   0.0070 0.0086  0.49
Q5_11      0.91      0.92    0.92      0.50 10.8   0.0070 0.0085  0.49
Q5_12      0.91      0.91    0.92      0.49 10.5   0.0071 0.0094  0.48

 Item statistics 
        n raw.r std.r r.cor r.drop mean   sd
Q5_1  328  0.70  0.70  0.67   0.64  2.6 0.95
Q5_2  328  0.74  0.74  0.71   0.68  3.0 1.04
Q5_3  328  0.77  0.77  0.75   0.71  2.7 1.05
Q5_4  328  0.73  0.72  0.71   0.66  3.5 1.11
Q5_5  328  0.68  0.67  0.66   0.61  3.5 1.03
Q5_6  328  0.81  0.81  0.80   0.77  2.9 0.91
Q5_7  328  0.67  0.68  0.64   0.60  2.7 0.94
Q5_8  328  0.80  0.80  0.78   0.75  2.9 1.06
Q5_9  328  0.78  0.78  0.76   0.73  2.6 1.00
Q5_10 328  0.67  0.68  0.64   0.61  2.6 0.84
Q5_11 328  0.66  0.67  0.63   0.60  2.7 0.95
Q5_12 328  0.71  0.71  0.67   0.65  2.9 0.95

Non missing response frequency for each item
         1    2    3    4    5 miss
Q5_1  0.12 0.32 0.40 0.14 0.03    0
Q5_2  0.10 0.20 0.38 0.27 0.05    0
Q5_3  0.15 0.29 0.35 0.17 0.04    0
Q5_4  0.08 0.11 0.21 0.46 0.15    0
Q5_5  0.05 0.12 0.21 0.48 0.14    0
Q5_6  0.09 0.15 0.52 0.21 0.02    0
Q5_7  0.13 0.22 0.51 0.11 0.03    0
Q5_8  0.12 0.19 0.39 0.24 0.05    0
Q5_9  0.14 0.32 0.37 0.14 0.03    0
Q5_10 0.13 0.21 0.59 0.06 0.02    0
Q5_11 0.11 0.30 0.41 0.17 0.02    0
Q5_12 0.10 0.17 0.50 0.19 0.04    0

Initial Interactive Items

Item Analysis

# item analysis
fit <- psychometric::item.exam(dat[, paste0("Q6_",1:11)])

kable(fit[,c(1:4,7:8)], format="html", digits=3) %>%
  kable_styling(full_width = T)%>%
  scroll_box(width="100%")

	Sample.SD	Item.total	Item.Tot.woi	Difficulty	Item.Reliab	Item.Rel.woi
Q6_1	0.844	0.722	0.660	1.701	0.608	0.556
Q6_2	0.912	0.780	0.725	2.079	0.711	0.660
Q6_3	0.924	0.767	0.708	1.930	0.708	0.653
Q6_4	0.927	0.723	0.654	2.076	0.669	0.606
Q6_5	1.033	0.590	0.487	2.351	0.608	0.502
Q6_6	0.820	0.797	0.751	1.832	0.653	0.615
Q6_7	0.875	0.832	0.790	2.162	0.727	0.690
Q6_8	0.903	0.818	0.770	2.113	0.738	0.695
Q6_9	1.222	0.581	0.455	2.768	0.709	0.556
Q6_10	0.913	0.625	0.541	2.887	0.570	0.493
Q6_11	0.970	0.706	0.630	2.814	0.684	0.610

Preliminary Reliability

# preliminary reliability
psych::alpha(dat[, paste0("Q6_",1:11)])

Reliability analysis   
Call: psych::alpha(x = dat[, paste0("Q6_", 1:11)])

  raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N    ase mean   sd median_r
       0.9      0.91    0.92      0.47 9.9 0.0082  2.2 0.67     0.44

 lower alpha upper     95% confidence boundaries
0.89 0.9 0.92 

 Reliability if an item is dropped:
      raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r  S/N alpha se var.r med.r
Q6_1       0.89      0.90    0.91      0.47  9.0   0.0091 0.022  0.43
Q6_2       0.89      0.90    0.91      0.46  8.6   0.0093 0.020  0.43
Q6_3       0.89      0.90    0.91      0.46  8.7   0.0093 0.020  0.43
Q6_4       0.89      0.90    0.91      0.47  9.0   0.0090 0.020  0.43
Q6_5       0.90      0.91    0.92      0.50 10.0   0.0082 0.023  0.56
Q6_6       0.89      0.89    0.91      0.46  8.5   0.0094 0.023  0.42
Q6_7       0.89      0.89    0.91      0.45  8.3   0.0097 0.023  0.42
Q6_8       0.89      0.89    0.91      0.46  8.4   0.0096 0.023  0.42
Q6_9       0.91      0.91    0.92      0.51 10.2   0.0077 0.020  0.56
Q6_10      0.90      0.91    0.92      0.49  9.7   0.0086 0.024  0.53
Q6_11      0.89      0.90    0.91      0.48  9.2   0.0090 0.026  0.44

 Item statistics 
        n raw.r std.r r.cor r.drop mean   sd
Q6_1  328  0.72  0.73  0.71   0.66  1.7 0.84
Q6_2  328  0.78  0.79  0.78   0.72  2.1 0.91
Q6_3  328  0.77  0.78  0.77   0.71  1.9 0.92
Q6_4  328  0.72  0.74  0.72   0.65  2.1 0.93
Q6_5  328  0.59  0.58  0.51   0.49  2.4 1.03
Q6_6  328  0.80  0.81  0.79   0.75  1.8 0.82
Q6_7  328  0.83  0.84  0.83   0.79  2.2 0.88
Q6_8  328  0.82  0.82  0.81   0.77  2.1 0.90
Q6_9  328  0.58  0.55  0.49   0.46  2.8 1.22
Q6_10 328  0.63  0.62  0.57   0.54  2.9 0.91
Q6_11 328  0.71  0.70  0.66   0.63  2.8 0.97

Non missing response frequency for each item
         1    2    3    4    5 miss
Q6_1  0.49 0.36 0.09 0.05 0.00    0
Q6_2  0.27 0.47 0.17 0.07 0.01    0
Q6_3  0.36 0.45 0.13 0.05 0.02    0
Q6_4  0.29 0.43 0.20 0.06 0.01    0
Q6_5  0.19 0.46 0.21 0.10 0.04    0
Q6_6  0.37 0.48 0.11 0.03 0.01    0
Q6_7  0.21 0.50 0.20 0.07 0.01    0
Q6_8  0.25 0.47 0.20 0.07 0.01    0
Q6_9  0.16 0.28 0.30 0.14 0.12    0
Q6_10 0.10 0.15 0.57 0.15 0.04    0
Q6_11 0.11 0.21 0.49 0.14 0.05    0

Initial Engagement Items

Item Analysis

fit <- psychometric::item.exam(dat[, paste0("Q7_",1:15)])

kable(fit[,c(1:4,7:8)], format="html", digits=3) %>%
  kable_styling(full_width = T)%>%
  scroll_box(width="100%")

	Sample.SD	Item.total	Item.Tot.woi	Difficulty	Item.Reliab	Item.Rel.woi
Q7_1	0.901	0.748	0.703	2.463	0.673	0.633
Q7_2	0.857	0.738	0.694	2.692	0.631	0.594
Q7_3	1.012	0.712	0.656	3.558	0.720	0.663
Q7_4	0.980	0.732	0.681	2.841	0.716	0.666
Q7_5	0.948	0.808	0.770	2.875	0.765	0.729
Q7_6	0.920	0.745	0.699	2.933	0.684	0.642
Q7_7	1.014	0.736	0.683	3.652	0.745	0.692
Q7_8	0.877	0.731	0.685	2.814	0.640	0.600
Q7_9	0.993	0.716	0.662	2.567	0.710	0.656
Q7_10	0.945	0.686	0.631	2.280	0.648	0.595
Q7_11	0.840	0.745	0.704	2.744	0.625	0.590
Q7_12	1.023	0.674	0.611	3.390	0.688	0.624
Q7_13	0.989	0.454	0.370	3.579	0.449	0.365
Q7_14	0.986	0.605	0.535	3.610	0.595	0.527
Q7_15	0.905	0.665	0.609	2.509	0.601	0.550

Preliminary Reliability

# preliminary reliability
psych::alpha(dat[, paste0("Q7_",1:15)])

Reliability analysis   
Call: psych::alpha(x = dat[, paste0("Q7_", 1:15)])

  raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N    ase mean   sd median_r
      0.92      0.93    0.94      0.45  12 0.0062    3 0.66     0.47

 lower alpha upper     95% confidence boundaries
0.91 0.92 0.94 

 Reliability if an item is dropped:
      raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se var.r med.r
Q7_1       0.92      0.92    0.93      0.45  11   0.0067 0.017  0.47
Q7_2       0.92      0.92    0.94      0.45  11   0.0067 0.018  0.47
Q7_3       0.92      0.92    0.93      0.45  12   0.0066 0.017  0.48
Q7_4       0.92      0.92    0.94      0.45  11   0.0067 0.017  0.47
Q7_5       0.92      0.92    0.93      0.44  11   0.0069 0.017  0.46
Q7_6       0.92      0.92    0.94      0.45  11   0.0067 0.018  0.46
Q7_7       0.92      0.92    0.93      0.45  11   0.0067 0.017  0.48
Q7_8       0.92      0.92    0.94      0.45  11   0.0067 0.018  0.47
Q7_9       0.92      0.92    0.94      0.45  12   0.0066 0.017  0.47
Q7_10      0.92      0.92    0.93      0.45  12   0.0065 0.015  0.47
Q7_11      0.92      0.92    0.93      0.45  11   0.0067 0.018  0.47
Q7_12      0.92      0.92    0.94      0.46  12   0.0065 0.019  0.49
Q7_13      0.93      0.93    0.94      0.48  13   0.0059 0.011  0.50
Q7_14      0.92      0.92    0.94      0.47  12   0.0063 0.017  0.49
Q7_15      0.92      0.92    0.94      0.46  12   0.0065 0.016  0.48

 Item statistics 
        n raw.r std.r r.cor r.drop mean   sd
Q7_1  328  0.75  0.75  0.74   0.70  2.5 0.90
Q7_2  328  0.74  0.74  0.73   0.69  2.7 0.86
Q7_3  328  0.71  0.71  0.69   0.66  3.6 1.01
Q7_4  328  0.73  0.73  0.71   0.68  2.8 0.98
Q7_5  328  0.81  0.81  0.80   0.77  2.9 0.95
Q7_6  328  0.74  0.75  0.72   0.70  2.9 0.92
Q7_7  328  0.74  0.73  0.72   0.68  3.7 1.01
Q7_8  328  0.73  0.73  0.71   0.69  2.8 0.88
Q7_9  328  0.72  0.72  0.70   0.66  2.6 0.99
Q7_10 328  0.69  0.69  0.68   0.63  2.3 0.95
Q7_11 328  0.75  0.75  0.74   0.70  2.7 0.84
Q7_12 328  0.67  0.67  0.64   0.61  3.4 1.02
Q7_13 328  0.45  0.45  0.39   0.37  3.6 0.99
Q7_14 328  0.60  0.60  0.56   0.54  3.6 0.99
Q7_15 328  0.66  0.67  0.65   0.61  2.5 0.91

Non missing response frequency for each item
         1    2    3    4    5 miss
Q7_1  0.15 0.35 0.40 0.09 0.01    0
Q7_2  0.11 0.21 0.57 0.09 0.02    0
Q7_3  0.05 0.10 0.22 0.50 0.13    0
Q7_4  0.10 0.21 0.47 0.17 0.05    0
Q7_5  0.10 0.18 0.51 0.17 0.04    0
Q7_6  0.08 0.17 0.53 0.18 0.04    0
Q7_7  0.05 0.09 0.17 0.53 0.16    0
Q7_8  0.10 0.17 0.55 0.15 0.02    0
Q7_9  0.16 0.29 0.41 0.12 0.03    0
Q7_10 0.20 0.45 0.25 0.08 0.02    0
Q7_11 0.10 0.19 0.59 0.11 0.02    0
Q7_12 0.07 0.09 0.32 0.43 0.10    0
Q7_13 0.02 0.11 0.32 0.36 0.19    0
Q7_14 0.05 0.08 0.24 0.48 0.15    0
Q7_15 0.14 0.33 0.43 0.08 0.02    0

EFA

Correlations

First, we investigated the raw correlations among the variables.

# Pearson correlation matrix
corr.ppm <- cor(dat)
kable(corr.ppm,digits=3,format = "html")%>%
  kable_styling(full_width = T)%>%
  scroll_box(width="100%", height="500px")

	Q4_1	Q4_2	Q4_3	Q4_4	Q4_5	Q4_6	Q4_7	Q4_8	Q4_9	Q4_10	Q4_11	Q4_12	Q4_13	Q4_14	Q4_15	Q4_16	Q4_17	Q4_18	Q4_19	Q5_1	Q5_2	Q5_3	Q5_4	Q5_5	Q5_6	Q5_7	Q5_8	Q5_9	Q5_10	Q5_11	Q5_12	Q6_1	Q6_2	Q6_3	Q6_4	Q6_5	Q6_6	Q6_7	Q6_8	Q6_9	Q6_10	Q6_11	Q7_1	Q7_2	Q7_3	Q7_4	Q7_5	Q7_6	Q7_7	Q7_8	Q7_9	Q7_10	Q7_11	Q7_12	Q7_13	Q7_14	Q7_15
Q4_1	1.000	0.629	0.685	0.672	0.508	0.473	0.316	0.585	0.431	0.568	0.586	0.408	0.408	0.543	0.533	0.540	0.469	0.655	0.495	0.422	0.337	0.362	0.349	0.283	0.394	0.298	0.319	0.432	0.350	0.424	0.330	0.293	0.275	0.235	0.257	0.250	0.290	0.369	0.312	0.245	0.309	0.357	0.458	0.340	0.247	0.331	0.398	0.357	0.287	0.298	0.527	0.495	0.423	0.307	0.127	0.218	0.445
Q4_2	0.629	1.000	0.646	0.636	0.657	0.486	0.341	0.621	0.514	0.552	0.563	0.488	0.518	0.485	0.592	0.501	0.523	0.730	0.561	0.464	0.381	0.414	0.334	0.292	0.413	0.307	0.369	0.446	0.378	0.472	0.368	0.265	0.315	0.271	0.243	0.340	0.390	0.392	0.300	0.266	0.365	0.422	0.483	0.387	0.285	0.342	0.474	0.384	0.352	0.394	0.471	0.505	0.407	0.281	0.129	0.197	0.454
Q4_3	0.685	0.646	1.000	0.680	0.490	0.413	0.326	0.607	0.508	0.597	0.572	0.351	0.370	0.459	0.540	0.512	0.476	0.622	0.577	0.431	0.347	0.356	0.331	0.293	0.429	0.308	0.350	0.448	0.335	0.480	0.292	0.302	0.270	0.247	0.244	0.296	0.302	0.367	0.309	0.245	0.284	0.369	0.449	0.356	0.289	0.303	0.406	0.390	0.377	0.337	0.488	0.479	0.472	0.345	0.148	0.211	0.411
Q4_4	0.672	0.636	0.680	1.000	0.519	0.489	0.430	0.610	0.498	0.645	0.573	0.439	0.381	0.489	0.524	0.526	0.507	0.663	0.530	0.419	0.368	0.348	0.383	0.365	0.473	0.406	0.387	0.429	0.409	0.384	0.437	0.234	0.306	0.299	0.226	0.281	0.408	0.394	0.354	0.290	0.364	0.460	0.469	0.476	0.370	0.487	0.499	0.473	0.403	0.436	0.521	0.516	0.517	0.334	0.134	0.308	0.477
Q4_5	0.508	0.657	0.490	0.519	1.000	0.522	0.318	0.532	0.429	0.501	0.540	0.504	0.526	0.462	0.552	0.454	0.505	0.617	0.545	0.450	0.392	0.440	0.353	0.270	0.386	0.373	0.411	0.534	0.389	0.499	0.407	0.327	0.368	0.366	0.277	0.270	0.456	0.425	0.389	0.288	0.368	0.460	0.510	0.387	0.279	0.368	0.418	0.367	0.368	0.370	0.491	0.550	0.347	0.282	0.085	0.173	0.474
Q4_6	0.473	0.486	0.413	0.489	0.522	1.000	0.570	0.420	0.336	0.468	0.451	0.389	0.317	0.407	0.451	0.461	0.395	0.497	0.446	0.373	0.479	0.441	0.395	0.326	0.458	0.379	0.440	0.494	0.347	0.415	0.426	0.316	0.435	0.364	0.300	0.280	0.350	0.363	0.324	0.276	0.387	0.486	0.496	0.415	0.380	0.418	0.400	0.394	0.370	0.328	0.448	0.497	0.376	0.300	0.225	0.400	0.466
Q4_7	0.316	0.341	0.326	0.430	0.318	0.570	1.000	0.310	0.270	0.412	0.415	0.300	0.150	0.351	0.286	0.352	0.284	0.318	0.368	0.337	0.399	0.311	0.411	0.317	0.342	0.368	0.414	0.355	0.344	0.335	0.396	0.205	0.271	0.231	0.255	0.161	0.294	0.295	0.287	0.238	0.337	0.429	0.342	0.414	0.452	0.400	0.409	0.357	0.425	0.340	0.334	0.312	0.322	0.266	0.199	0.336	0.284
Q4_8	0.585	0.621	0.607	0.610	0.532	0.420	0.310	1.000	0.594	0.574	0.574	0.498	0.486	0.513	0.586	0.470	0.559	0.642	0.619	0.417	0.352	0.400	0.271	0.217	0.360	0.307	0.375	0.433	0.325	0.404	0.354	0.286	0.320	0.352	0.302	0.291	0.409	0.489	0.407	0.310	0.352	0.406	0.415	0.369	0.253	0.296	0.371	0.363	0.269	0.359	0.434	0.487	0.397	0.246	0.082	0.156	0.398
Q4_9	0.431	0.514	0.508	0.498	0.429	0.336	0.270	0.594	1.000	0.467	0.541	0.466	0.456	0.451	0.537	0.421	0.488	0.547	0.706	0.387	0.346	0.370	0.236	0.242	0.366	0.283	0.321	0.330	0.263	0.401	0.399	0.250	0.300	0.245	0.280	0.249	0.332	0.411	0.332	0.331	0.280	0.308	0.379	0.382	0.301	0.326	0.413	0.450	0.347	0.375	0.409	0.457	0.463	0.320	0.129	0.198	0.341
Q4_10	0.568	0.552	0.597	0.645	0.501	0.468	0.412	0.574	0.467	1.000	0.570	0.423	0.342	0.443	0.530	0.493	0.471	0.618	0.553	0.441	0.298	0.299	0.331	0.332	0.381	0.388	0.367	0.469	0.380	0.399	0.373	0.257	0.288	0.333	0.265	0.248	0.383	0.434	0.336	0.311	0.286	0.441	0.419	0.497	0.377	0.393	0.486	0.391	0.395	0.409	0.385	0.432	0.484	0.309	0.158	0.316	0.440
Q4_11	0.586	0.563	0.572	0.573	0.540	0.451	0.415	0.574	0.541	0.570	1.000	0.558	0.473	0.544	0.592	0.558	0.530	0.650	0.677	0.470	0.401	0.406	0.316	0.266	0.428	0.440	0.414	0.528	0.486	0.458	0.395	0.323	0.344	0.324	0.323	0.355	0.428	0.448	0.442	0.383	0.374	0.451	0.526	0.447	0.334	0.392	0.542	0.453	0.347	0.414	0.435	0.481	0.469	0.385	0.204	0.292	0.508
Q4_12	0.408	0.488	0.351	0.439	0.504	0.389	0.300	0.498	0.466	0.423	0.558	1.000	0.694	0.523	0.504	0.420	0.499	0.551	0.541	0.395	0.379	0.430	0.237	0.172	0.314	0.423	0.361	0.421	0.379	0.360	0.350	0.428	0.437	0.423	0.358	0.342	0.499	0.527	0.514	0.402	0.335	0.476	0.450	0.440	0.303	0.357	0.451	0.428	0.310	0.368	0.397	0.397	0.275	0.259	0.103	0.180	0.371
Q4_13	0.408	0.518	0.370	0.381	0.526	0.317	0.150	0.486	0.456	0.342	0.473	0.694	1.000	0.478	0.491	0.367	0.454	0.580	0.501	0.399	0.337	0.404	0.194	0.147	0.278	0.384	0.273	0.397	0.353	0.367	0.334	0.440	0.408	0.388	0.336	0.347	0.476	0.445	0.425	0.329	0.256	0.357	0.413	0.371	0.170	0.224	0.281	0.357	0.202	0.284	0.388	0.455	0.257	0.266	0.074	0.096	0.315
Q4_14	0.543	0.485	0.459	0.489	0.462	0.407	0.351	0.513	0.451	0.443	0.544	0.523	0.478	1.000	0.671	0.586	0.444	0.566	0.521	0.465	0.429	0.461	0.309	0.259	0.460	0.399	0.374	0.502	0.358	0.457	0.419	0.403	0.359	0.344	0.349	0.335	0.422	0.481	0.438	0.442	0.428	0.529	0.478	0.437	0.336	0.332	0.462	0.463	0.371	0.398	0.490	0.421	0.380	0.360	0.217	0.271	0.427
Q4_15	0.533	0.592	0.540	0.524	0.552	0.451	0.286	0.586	0.537	0.530	0.592	0.504	0.491	0.671	1.000	0.701	0.607	0.655	0.593	0.472	0.405	0.455	0.348	0.283	0.486	0.444	0.426	0.529	0.440	0.466	0.454	0.355	0.348	0.338	0.333	0.310	0.430	0.481	0.444	0.381	0.390	0.450	0.503	0.455	0.265	0.332	0.473	0.451	0.331	0.429	0.448	0.492	0.487	0.326	0.137	0.200	0.447
Q4_16	0.540	0.501	0.512	0.526	0.454	0.461	0.352	0.470	0.421	0.493	0.558	0.420	0.367	0.586	0.701	1.000	0.598	0.573	0.532	0.412	0.405	0.466	0.350	0.325	0.488	0.415	0.398	0.495	0.403	0.444	0.426	0.404	0.421	0.364	0.356	0.203	0.377	0.441	0.382	0.276	0.359	0.388	0.467	0.373	0.235	0.291	0.383	0.386	0.260	0.329	0.432	0.440	0.385	0.256	0.102	0.163	0.422
Q4_17	0.469	0.523	0.476	0.507	0.505	0.395	0.284	0.559	0.488	0.471	0.530	0.499	0.454	0.444	0.607	0.598	1.000	0.615	0.535	0.382	0.328	0.373	0.234	0.164	0.367	0.364	0.310	0.348	0.400	0.400	0.336	0.321	0.309	0.352	0.305	0.274	0.421	0.455	0.413	0.296	0.380	0.360	0.376	0.341	0.281	0.360	0.432	0.367	0.333	0.394	0.432	0.452	0.403	0.272	0.097	0.149	0.399
Q4_18	0.655	0.730	0.622	0.663	0.617	0.497	0.318	0.642	0.547	0.618	0.650	0.551	0.580	0.566	0.655	0.573	0.615	1.000	0.659	0.480	0.425	0.419	0.319	0.318	0.515	0.394	0.434	0.530	0.500	0.451	0.426	0.296	0.308	0.323	0.277	0.326	0.389	0.484	0.394	0.332	0.367	0.471	0.496	0.448	0.305	0.386	0.446	0.412	0.352	0.415	0.479	0.550	0.470	0.272	0.096	0.271	0.513
Q4_19	0.495	0.561	0.577	0.530	0.545	0.446	0.368	0.619	0.706	0.553	0.677	0.541	0.501	0.521	0.593	0.532	0.535	0.659	1.000	0.469	0.451	0.471	0.325	0.276	0.477	0.404	0.424	0.521	0.401	0.471	0.445	0.322	0.349	0.326	0.331	0.268	0.423	0.462	0.401	0.388	0.408	0.452	0.495	0.452	0.376	0.387	0.503	0.483	0.429	0.479	0.486	0.507	0.479	0.369	0.130	0.248	0.458
Q5_1	0.422	0.464	0.431	0.419	0.450	0.373	0.337	0.417	0.387	0.441	0.470	0.395	0.399	0.465	0.472	0.412	0.382	0.480	0.469	1.000	0.511	0.574	0.391	0.330	0.494	0.388	0.462	0.551	0.465	0.508	0.466	0.303	0.277	0.242	0.208	0.298	0.349	0.379	0.304	0.362	0.301	0.417	0.536	0.426	0.309	0.329	0.468	0.399	0.363	0.384	0.490	0.423	0.462	0.382	0.156	0.256	0.435
Q5_2	0.337	0.381	0.347	0.368	0.392	0.479	0.399	0.352	0.346	0.298	0.401	0.379	0.337	0.429	0.405	0.405	0.328	0.425	0.451	0.511	1.000	0.650	0.482	0.431	0.610	0.409	0.548	0.469	0.449	0.375	0.513	0.307	0.347	0.316	0.357	0.258	0.326	0.349	0.323	0.258	0.350	0.494	0.472	0.457	0.384	0.397	0.402	0.431	0.442	0.327	0.436	0.416	0.335	0.254	0.154	0.327	0.404
Q5_3	0.362	0.414	0.356	0.348	0.440	0.441	0.311	0.400	0.370	0.299	0.406	0.430	0.404	0.461	0.455	0.466	0.373	0.419	0.471	0.574	0.650	1.000	0.517	0.398	0.610	0.382	0.572	0.575	0.430	0.484	0.491	0.367	0.320	0.298	0.304	0.255	0.362	0.371	0.355	0.314	0.335	0.423	0.521	0.416	0.280	0.300	0.386	0.377	0.324	0.335	0.462	0.421	0.340	0.293	0.122	0.242	0.435
Q5_4	0.349	0.334	0.331	0.383	0.353	0.395	0.411	0.271	0.236	0.331	0.316	0.237	0.194	0.309	0.348	0.350	0.234	0.319	0.325	0.391	0.482	0.517	1.000	0.781	0.586	0.371	0.539	0.433	0.396	0.355	0.440	0.200	0.246	0.253	0.198	0.210	0.268	0.210	0.191	0.174	0.298	0.386	0.414	0.421	0.439	0.308	0.363	0.346	0.469	0.314	0.345	0.322	0.356	0.308	0.145	0.370	0.310
Q5_5	0.283	0.292	0.293	0.365	0.270	0.326	0.317	0.217	0.242	0.332	0.266	0.172	0.147	0.259	0.283	0.325	0.164	0.318	0.276	0.330	0.431	0.398	0.781	1.000	0.587	0.353	0.534	0.395	0.307	0.348	0.387	0.116	0.176	0.193	0.165	0.186	0.185	0.158	0.119	0.110	0.225	0.272	0.356	0.413	0.359	0.304	0.302	0.292	0.389	0.315	0.284	0.260	0.365	0.333	0.150	0.348	0.266
Q5_6	0.394	0.413	0.429	0.473	0.386	0.458	0.342	0.360	0.366	0.381	0.428	0.314	0.278	0.460	0.486	0.488	0.367	0.515	0.477	0.494	0.610	0.610	0.586	0.587	1.000	0.530	0.668	0.572	0.460	0.426	0.522	0.247	0.325	0.337	0.294	0.296	0.334	0.409	0.350	0.250	0.397	0.461	0.488	0.444	0.402	0.407	0.470	0.446	0.422	0.395	0.454	0.453	0.426	0.348	0.140	0.372	0.404
Q5_7	0.298	0.307	0.308	0.406	0.373	0.379	0.368	0.307	0.283	0.388	0.440	0.423	0.384	0.399	0.444	0.415	0.364	0.394	0.404	0.388	0.409	0.382	0.371	0.353	0.530	1.000	0.538	0.571	0.525	0.412	0.445	0.346	0.437	0.436	0.344	0.317	0.442	0.511	0.460	0.405	0.356	0.492	0.464	0.497	0.340	0.360	0.431	0.415	0.311	0.429	0.369	0.372	0.403	0.298	0.135	0.211	0.331
Q5_8	0.319	0.369	0.350	0.387	0.411	0.440	0.414	0.375	0.321	0.367	0.414	0.361	0.273	0.374	0.426	0.398	0.310	0.434	0.424	0.462	0.548	0.572	0.539	0.534	0.668	0.538	1.000	0.637	0.482	0.469	0.497	0.267	0.335	0.366	0.289	0.348	0.335	0.358	0.351	0.251	0.382	0.497	0.506	0.458	0.416	0.426	0.438	0.444	0.386	0.424	0.434	0.422	0.421	0.360	0.152	0.323	0.380
Q5_9	0.432	0.446	0.448	0.429	0.534	0.494	0.355	0.433	0.330	0.469	0.528	0.421	0.397	0.502	0.529	0.495	0.348	0.530	0.521	0.551	0.469	0.575	0.433	0.395	0.572	0.571	0.637	1.000	0.553	0.544	0.519	0.411	0.432	0.442	0.340	0.330	0.448	0.483	0.447	0.363	0.449	0.564	0.587	0.461	0.347	0.435	0.450	0.399	0.307	0.421	0.521	0.500	0.433	0.342	0.103	0.265	0.506
Q5_10	0.350	0.378	0.335	0.409	0.389	0.347	0.344	0.325	0.263	0.380	0.486	0.379	0.353	0.358	0.440	0.403	0.400	0.500	0.401	0.465	0.449	0.430	0.396	0.307	0.460	0.525	0.482	0.553	1.000	0.425	0.435	0.264	0.280	0.333	0.301	0.221	0.420	0.384	0.388	0.261	0.364	0.429	0.436	0.426	0.289	0.363	0.422	0.396	0.335	0.416	0.398	0.417	0.414	0.298	0.040	0.280	0.344
Q5_11	0.424	0.472	0.480	0.384	0.499	0.415	0.335	0.404	0.401	0.399	0.458	0.360	0.367	0.457	0.466	0.444	0.400	0.451	0.471	0.508	0.375	0.484	0.355	0.348	0.426	0.412	0.469	0.544	0.425	1.000	0.495	0.329	0.376	0.335	0.303	0.369	0.376	0.406	0.370	0.339	0.423	0.415	0.576	0.433	0.383	0.446	0.454	0.394	0.354	0.371	0.526	0.472	0.450	0.454	0.317	0.279	0.422
Q5_12	0.330	0.368	0.292	0.437	0.407	0.426	0.396	0.354	0.399	0.373	0.395	0.350	0.334	0.419	0.454	0.426	0.336	0.426	0.445	0.466	0.513	0.491	0.440	0.387	0.522	0.445	0.497	0.519	0.435	0.495	1.000	0.275	0.423	0.348	0.284	0.285	0.378	0.405	0.346	0.265	0.371	0.483	0.481	0.398	0.412	0.485	0.482	0.396	0.410	0.453	0.486	0.455	0.432	0.396	0.200	0.354	0.447
Q6_1	0.293	0.265	0.302	0.234	0.327	0.316	0.205	0.286	0.250	0.257	0.323	0.428	0.440	0.403	0.355	0.404	0.321	0.296	0.322	0.303	0.307	0.367	0.200	0.116	0.247	0.346	0.267	0.411	0.264	0.329	0.275	1.000	0.695	0.652	0.573	0.286	0.577	0.559	0.566	0.280	0.286	0.369	0.472	0.300	0.117	0.220	0.278	0.289	0.143	0.185	0.378	0.389	0.237	0.256	0.124	0.080	0.364
Q6_2	0.275	0.315	0.270	0.306	0.368	0.435	0.271	0.320	0.300	0.288	0.344	0.437	0.408	0.359	0.348	0.421	0.309	0.308	0.349	0.277	0.347	0.320	0.246	0.176	0.325	0.437	0.335	0.432	0.280	0.376	0.423	0.695	1.000	0.725	0.723	0.347	0.595	0.593	0.631	0.253	0.312	0.418	0.461	0.345	0.237	0.322	0.344	0.353	0.152	0.217	0.399	0.435	0.286	0.242	0.095	0.150	0.344
Q6_3	0.235	0.271	0.247	0.299	0.366	0.364	0.231	0.352	0.245	0.333	0.324	0.423	0.388	0.344	0.338	0.364	0.352	0.323	0.326	0.242	0.316	0.298	0.253	0.193	0.337	0.436	0.366	0.442	0.333	0.335	0.348	0.652	0.725	1.000	0.652	0.372	0.638	0.668	0.574	0.227	0.269	0.415	0.447	0.313	0.271	0.295	0.294	0.333	0.179	0.214	0.337	0.404	0.249	0.217	0.095	0.164	0.346
Q6_4	0.257	0.243	0.244	0.226	0.277	0.300	0.255	0.302	0.280	0.265	0.323	0.358	0.336	0.349	0.333	0.356	0.305	0.277	0.331	0.208	0.357	0.304	0.198	0.165	0.294	0.344	0.289	0.340	0.301	0.303	0.284	0.573	0.723	0.652	1.000	0.250	0.560	0.592	0.640	0.191	0.299	0.366	0.357	0.315	0.189	0.320	0.265	0.329	0.142	0.217	0.328	0.394	0.304	0.162	0.022	0.096	0.278
Q6_5	0.250	0.340	0.296	0.281	0.270	0.280	0.161	0.291	0.249	0.248	0.355	0.342	0.347	0.335	0.310	0.203	0.274	0.326	0.268	0.298	0.258	0.255	0.210	0.186	0.296	0.317	0.348	0.330	0.221	0.369	0.285	0.286	0.347	0.372	0.250	1.000	0.406	0.435	0.397	0.329	0.421	0.349	0.377	0.354	0.210	0.243	0.295	0.295	0.234	0.275	0.372	0.410	0.337	0.322	0.211	0.153	0.345
Q6_6	0.290	0.390	0.302	0.408	0.456	0.350	0.294	0.409	0.332	0.383	0.428	0.499	0.476	0.422	0.430	0.377	0.421	0.389	0.423	0.349	0.326	0.362	0.268	0.185	0.334	0.442	0.335	0.448	0.420	0.376	0.378	0.577	0.595	0.638	0.560	0.406	1.000	0.682	0.690	0.346	0.395	0.534	0.519	0.440	0.249	0.389	0.406	0.387	0.209	0.382	0.440	0.534	0.413	0.235	0.060	0.104	0.445
Q6_7	0.369	0.392	0.367	0.394	0.425	0.363	0.295	0.489	0.411	0.434	0.448	0.527	0.445	0.481	0.481	0.441	0.455	0.484	0.462	0.379	0.349	0.371	0.210	0.158	0.409	0.511	0.358	0.483	0.384	0.406	0.405	0.559	0.593	0.668	0.592	0.435	0.682	1.000	0.727	0.401	0.444	0.558	0.514	0.450	0.302	0.383	0.437	0.409	0.274	0.394	0.447	0.503	0.414	0.271	0.075	0.151	0.444
Q6_8	0.312	0.300	0.309	0.354	0.389	0.324	0.287	0.407	0.332	0.336	0.442	0.514	0.425	0.438	0.444	0.382	0.413	0.394	0.401	0.304	0.323	0.355	0.191	0.119	0.350	0.460	0.351	0.447	0.388	0.370	0.346	0.566	0.631	0.574	0.640	0.397	0.690	0.727	1.000	0.403	0.416	0.499	0.477	0.401	0.235	0.425	0.424	0.421	0.196	0.347	0.436	0.486	0.405	0.250	0.057	0.108	0.457
Q6_9	0.245	0.266	0.245	0.290	0.288	0.276	0.238	0.310	0.331	0.311	0.383	0.402	0.329	0.442	0.381	0.276	0.296	0.332	0.388	0.362	0.258	0.314	0.174	0.110	0.250	0.405	0.251	0.363	0.261	0.339	0.265	0.280	0.253	0.227	0.191	0.329	0.346	0.401	0.403	1.000	0.472	0.469	0.387	0.355	0.340	0.273	0.432	0.451	0.335	0.365	0.335	0.342	0.306	0.359	0.352	0.239	0.336
Q6_10	0.309	0.365	0.284	0.364	0.368	0.387	0.337	0.352	0.280	0.286	0.374	0.335	0.256	0.428	0.390	0.359	0.380	0.367	0.408	0.301	0.350	0.335	0.298	0.225	0.397	0.356	0.382	0.449	0.364	0.423	0.371	0.286	0.312	0.269	0.299	0.421	0.395	0.444	0.416	0.472	1.000	0.577	0.431	0.378	0.300	0.325	0.422	0.402	0.360	0.390	0.455	0.419	0.397	0.388	0.198	0.263	0.428
Q6_11	0.357	0.422	0.369	0.460	0.460	0.486	0.429	0.406	0.308	0.441	0.451	0.476	0.357	0.529	0.450	0.388	0.360	0.471	0.452	0.417	0.494	0.423	0.386	0.272	0.461	0.492	0.497	0.564	0.429	0.415	0.483	0.369	0.418	0.415	0.366	0.349	0.534	0.558	0.499	0.469	0.577	1.000	0.568	0.505	0.486	0.471	0.523	0.493	0.469	0.441	0.484	0.477	0.396	0.366	0.218	0.378	0.467
Q7_1	0.458	0.483	0.449	0.469	0.510	0.496	0.342	0.415	0.379	0.419	0.526	0.450	0.413	0.478	0.503	0.467	0.376	0.496	0.495	0.536	0.472	0.521	0.414	0.356	0.488	0.464	0.506	0.587	0.436	0.576	0.481	0.472	0.461	0.447	0.357	0.377	0.519	0.514	0.477	0.387	0.431	0.568	1.000	0.637	0.447	0.530	0.558	0.521	0.408	0.454	0.631	0.640	0.533	0.447	0.195	0.269	0.632
Q7_2	0.340	0.387	0.356	0.476	0.387	0.415	0.414	0.369	0.382	0.497	0.447	0.440	0.371	0.437	0.455	0.373	0.341	0.448	0.452	0.426	0.457	0.416	0.421	0.413	0.444	0.497	0.458	0.461	0.426	0.433	0.398	0.300	0.345	0.313	0.315	0.354	0.440	0.450	0.401	0.355	0.378	0.505	0.637	1.000	0.502	0.572	0.566	0.517	0.464	0.514	0.483	0.492	0.604	0.378	0.218	0.368	0.503
Q7_3	0.247	0.285	0.289	0.370	0.279	0.380	0.452	0.253	0.301	0.377	0.334	0.303	0.170	0.336	0.265	0.235	0.281	0.305	0.376	0.309	0.384	0.280	0.439	0.359	0.402	0.340	0.416	0.347	0.289	0.383	0.412	0.117	0.237	0.271	0.189	0.210	0.249	0.302	0.235	0.340	0.300	0.486	0.447	0.502	1.000	0.565	0.545	0.540	0.732	0.465	0.308	0.290	0.410	0.457	0.324	0.485	0.333
Q7_4	0.331	0.342	0.303	0.487	0.368	0.418	0.400	0.296	0.326	0.393	0.392	0.357	0.224	0.332	0.332	0.291	0.360	0.386	0.387	0.329	0.397	0.300	0.308	0.304	0.407	0.360	0.426	0.435	0.363	0.446	0.485	0.220	0.322	0.295	0.320	0.243	0.389	0.383	0.425	0.273	0.325	0.471	0.530	0.572	0.565	1.000	0.670	0.525	0.446	0.507	0.508	0.464	0.512	0.373	0.155	0.360	0.505
Q7_5	0.398	0.474	0.406	0.499	0.418	0.400	0.409	0.371	0.413	0.486	0.542	0.451	0.281	0.462	0.473	0.383	0.432	0.446	0.503	0.468	0.402	0.386	0.363	0.302	0.470	0.431	0.438	0.450	0.422	0.454	0.482	0.278	0.344	0.294	0.265	0.295	0.406	0.437	0.424	0.432	0.422	0.523	0.558	0.566	0.545	0.670	1.000	0.597	0.569	0.604	0.556	0.555	0.578	0.467	0.299	0.412	0.506
Q7_6	0.357	0.384	0.390	0.473	0.367	0.394	0.357	0.363	0.450	0.391	0.453	0.428	0.357	0.463	0.451	0.386	0.367	0.412	0.483	0.399	0.431	0.377	0.346	0.292	0.446	0.415	0.444	0.399	0.396	0.394	0.396	0.289	0.353	0.333	0.329	0.295	0.387	0.409	0.421	0.451	0.402	0.493	0.521	0.517	0.540	0.525	0.597	1.000	0.562	0.546	0.467	0.476	0.508	0.473	0.234	0.487	0.368
Q7_7	0.287	0.352	0.377	0.403	0.368	0.370	0.425	0.269	0.347	0.395	0.347	0.310	0.202	0.371	0.331	0.260	0.333	0.352	0.429	0.363	0.442	0.324	0.469	0.389	0.422	0.311	0.386	0.307	0.335	0.354	0.410	0.143	0.152	0.179	0.142	0.234	0.209	0.274	0.196	0.335	0.360	0.469	0.408	0.464	0.732	0.446	0.569	0.562	1.000	0.597	0.385	0.332	0.459	0.503	0.378	0.530	0.287
Q7_8	0.298	0.394	0.337	0.436	0.370	0.328	0.340	0.359	0.375	0.409	0.414	0.368	0.284	0.398	0.429	0.329	0.394	0.415	0.479	0.384	0.327	0.335	0.314	0.315	0.395	0.429	0.424	0.421	0.416	0.371	0.453	0.185	0.217	0.214	0.217	0.275	0.382	0.394	0.347	0.365	0.390	0.441	0.454	0.514	0.465	0.507	0.604	0.546	0.597	1.000	0.515	0.465	0.620	0.391	0.255	0.393	0.389
Q7_9	0.527	0.471	0.488	0.521	0.491	0.448	0.334	0.434	0.409	0.385	0.435	0.397	0.388	0.490	0.448	0.432	0.432	0.479	0.486	0.490	0.436	0.462	0.345	0.284	0.454	0.369	0.434	0.521	0.398	0.526	0.486	0.378	0.399	0.337	0.328	0.372	0.440	0.447	0.436	0.335	0.455	0.484	0.631	0.483	0.308	0.508	0.556	0.467	0.385	0.515	1.000	0.693	0.567	0.375	0.188	0.277	0.593
Q7_10	0.495	0.505	0.479	0.516	0.550	0.497	0.312	0.487	0.457	0.432	0.481	0.397	0.455	0.421	0.492	0.440	0.452	0.550	0.507	0.423	0.416	0.421	0.322	0.260	0.453	0.372	0.422	0.500	0.417	0.472	0.455	0.389	0.435	0.404	0.394	0.410	0.534	0.503	0.486	0.342	0.419	0.477	0.640	0.492	0.290	0.464	0.555	0.476	0.332	0.465	0.693	1.000	0.538	0.323	0.127	0.190	0.680
Q7_11	0.423	0.407	0.472	0.517	0.347	0.376	0.322	0.397	0.463	0.484	0.469	0.275	0.257	0.380	0.487	0.385	0.403	0.470	0.479	0.462	0.335	0.340	0.356	0.365	0.426	0.403	0.421	0.433	0.414	0.450	0.432	0.237	0.286	0.249	0.304	0.337	0.413	0.414	0.405	0.306	0.397	0.396	0.533	0.604	0.410	0.512	0.578	0.508	0.459	0.620	0.567	0.538	1.000	0.519	0.260	0.344	0.446
Q7_12	0.307	0.281	0.345	0.334	0.282	0.300	0.266	0.246	0.320	0.309	0.385	0.259	0.266	0.360	0.326	0.256	0.272	0.272	0.369	0.382	0.254	0.293	0.308	0.333	0.348	0.298	0.360	0.342	0.298	0.454	0.396	0.256	0.242	0.217	0.162	0.322	0.235	0.271	0.250	0.359	0.388	0.366	0.447	0.378	0.457	0.373	0.467	0.473	0.503	0.391	0.375	0.323	0.519	1.000	0.483	0.449	0.366
Q7_13	0.127	0.129	0.148	0.134	0.085	0.225	0.199	0.082	0.129	0.158	0.204	0.103	0.074	0.217	0.137	0.102	0.097	0.096	0.130	0.156	0.154	0.122	0.145	0.150	0.140	0.135	0.152	0.103	0.040	0.317	0.200	0.124	0.095	0.095	0.022	0.211	0.060	0.075	0.057	0.352	0.198	0.218	0.195	0.218	0.324	0.155	0.299	0.234	0.378	0.255	0.188	0.127	0.260	0.483	1.000	0.424	0.138
Q7_14	0.218	0.197	0.211	0.308	0.173	0.400	0.336	0.156	0.198	0.316	0.292	0.180	0.096	0.271	0.200	0.163	0.149	0.271	0.248	0.256	0.327	0.242	0.370	0.348	0.372	0.211	0.323	0.265	0.280	0.279	0.354	0.080	0.150	0.164	0.096	0.153	0.104	0.151	0.108	0.239	0.263	0.378	0.269	0.368	0.485	0.360	0.412	0.487	0.530	0.393	0.277	0.190	0.344	0.449	0.424	1.000	0.285
Q7_15	0.445	0.454	0.411	0.477	0.474	0.466	0.284	0.398	0.341	0.440	0.508	0.371	0.315	0.427	0.447	0.422	0.399	0.513	0.458	0.435	0.404	0.435	0.310	0.266	0.404	0.331	0.380	0.506	0.344	0.422	0.447	0.364	0.344	0.346	0.278	0.345	0.445	0.444	0.457	0.336	0.428	0.467	0.632	0.503	0.333	0.505	0.506	0.368	0.287	0.389	0.593	0.680	0.446	0.366	0.138	0.285	1.000

# Polychoric Correlation
corr.pc <- polychoric(dat)

Warning in cor.smooth(mat): Matrix was not positive definite, smoothing was done

kable(corr.pc$rho,digits=3,format = "html")%>%
  kable_styling(full_width = T)%>%
  scroll_box(width="100%", height="500px")

	Q4_1	Q4_2	Q4_3	Q4_4	Q4_5	Q4_6	Q4_7	Q4_8	Q4_9	Q4_10	Q4_11	Q4_12	Q4_13	Q4_14	Q4_15	Q4_16	Q4_17	Q4_18	Q4_19	Q5_1	Q5_2	Q5_3	Q5_4	Q5_5	Q5_6	Q5_7	Q5_8	Q5_9	Q5_10	Q5_11	Q5_12	Q6_1	Q6_2	Q6_3	Q6_4	Q6_5	Q6_6	Q6_7	Q6_8	Q6_9	Q6_10	Q6_11	Q7_1	Q7_2	Q7_3	Q7_4	Q7_5	Q7_6	Q7_7	Q7_8	Q7_9	Q7_10	Q7_11	Q7_12	Q7_13	Q7_14	Q7_15
Q4_1	1.000	0.701	0.761	0.752	0.574	0.522	0.349	0.655	0.491	0.643	0.648	0.471	0.500	0.607	0.602	0.606	0.533	0.734	0.558	0.474	0.377	0.407	0.381	0.319	0.438	0.340	0.347	0.487	0.404	0.476	0.364	0.370	0.325	0.304	0.307	0.300	0.356	0.434	0.370	0.288	0.345	0.404	0.516	0.390	0.266	0.369	0.444	0.406	0.334	0.332	0.586	0.570	0.484	0.351	0.134	0.229	0.502
Q4_2	0.701	1.000	0.721	0.717	0.731	0.551	0.380	0.693	0.576	0.629	0.632	0.557	0.615	0.534	0.663	0.565	0.591	0.804	0.624	0.530	0.434	0.472	0.384	0.338	0.479	0.351	0.423	0.512	0.455	0.532	0.421	0.351	0.372	0.337	0.285	0.400	0.475	0.468	0.359	0.318	0.410	0.483	0.557	0.453	0.315	0.388	0.546	0.442	0.411	0.449	0.537	0.591	0.482	0.314	0.137	0.217	0.522
Q4_3	0.761	0.721	1.000	0.766	0.550	0.463	0.347	0.681	0.579	0.676	0.632	0.409	0.451	0.502	0.603	0.571	0.542	0.694	0.640	0.485	0.387	0.400	0.357	0.328	0.488	0.348	0.388	0.505	0.385	0.538	0.323	0.393	0.313	0.317	0.284	0.360	0.363	0.432	0.357	0.290	0.319	0.415	0.504	0.398	0.308	0.338	0.454	0.443	0.411	0.379	0.546	0.549	0.535	0.374	0.154	0.230	0.463
Q4_4	0.752	0.717	0.766	1.000	0.590	0.544	0.469	0.690	0.572	0.735	0.642	0.521	0.467	0.537	0.589	0.592	0.591	0.749	0.594	0.474	0.401	0.399	0.414	0.399	0.523	0.446	0.422	0.485	0.462	0.433	0.481	0.305	0.365	0.384	0.274	0.346	0.514	0.465	0.416	0.345	0.399	0.506	0.536	0.532	0.386	0.543	0.552	0.527	0.431	0.474	0.579	0.597	0.592	0.351	0.142	0.313	0.539
Q4_5	0.574	0.731	0.550	0.590	1.000	0.581	0.357	0.590	0.474	0.576	0.602	0.576	0.635	0.521	0.618	0.516	0.570	0.685	0.610	0.507	0.444	0.492	0.412	0.318	0.440	0.421	0.466	0.600	0.461	0.558	0.465	0.400	0.426	0.440	0.329	0.322	0.536	0.501	0.451	0.338	0.419	0.518	0.578	0.446	0.318	0.420	0.474	0.424	0.419	0.424	0.559	0.621	0.409	0.315	0.078	0.172	0.543
Q4_6	0.522	0.551	0.463	0.544	0.581	1.000	0.640	0.477	0.377	0.529	0.498	0.442	0.396	0.451	0.502	0.516	0.448	0.563	0.500	0.413	0.523	0.486	0.431	0.359	0.501	0.419	0.477	0.545	0.383	0.457	0.466	0.376	0.490	0.425	0.338	0.314	0.413	0.417	0.369	0.313	0.432	0.529	0.552	0.466	0.413	0.456	0.434	0.432	0.435	0.360	0.497	0.563	0.426	0.329	0.251	0.431	0.523
Q4_7	0.349	0.380	0.347	0.469	0.357	0.640	1.000	0.334	0.289	0.442	0.460	0.349	0.176	0.397	0.319	0.399	0.325	0.351	0.405	0.373	0.423	0.341	0.431	0.326	0.385	0.434	0.448	0.405	0.385	0.377	0.431	0.253	0.321	0.284	0.300	0.186	0.360	0.338	0.343	0.279	0.376	0.473	0.389	0.464	0.482	0.439	0.444	0.383	0.461	0.358	0.369	0.363	0.363	0.278	0.217	0.337	0.332
Q4_8	0.655	0.693	0.681	0.690	0.590	0.477	0.334	1.000	0.652	0.654	0.636	0.565	0.583	0.572	0.650	0.529	0.627	0.719	0.693	0.467	0.398	0.452	0.301	0.247	0.408	0.351	0.423	0.486	0.382	0.450	0.399	0.355	0.366	0.425	0.347	0.343	0.481	0.556	0.461	0.361	0.399	0.463	0.476	0.429	0.281	0.333	0.420	0.419	0.316	0.411	0.490	0.552	0.461	0.271	0.085	0.166	0.446
Q4_9	0.491	0.576	0.579	0.572	0.474	0.377	0.289	0.652	1.000	0.540	0.594	0.519	0.548	0.502	0.600	0.475	0.543	0.613	0.766	0.438	0.390	0.413	0.267	0.284	0.414	0.329	0.359	0.382	0.316	0.451	0.450	0.328	0.336	0.324	0.319	0.305	0.394	0.474	0.384	0.375	0.308	0.350	0.439	0.451	0.332	0.370	0.470	0.506	0.392	0.422	0.467	0.519	0.534	0.360	0.135	0.213	0.384
Q4_10	0.643	0.629	0.676	0.735	0.576	0.529	0.442	0.654	0.540	1.000	0.642	0.519	0.456	0.497	0.611	0.568	0.552	0.721	0.640	0.507	0.324	0.361	0.375	0.376	0.436	0.442	0.418	0.538	0.446	0.459	0.426	0.341	0.360	0.436	0.332	0.322	0.486	0.540	0.418	0.378	0.334	0.502	0.485	0.572	0.419	0.440	0.545	0.449	0.441	0.458	0.442	0.521	0.559	0.333	0.176	0.338	0.506
Q4_11	0.648	0.632	0.632	0.642	0.602	0.498	0.460	0.636	0.594	0.642	1.000	0.634	0.588	0.600	0.653	0.619	0.595	0.724	0.738	0.522	0.441	0.454	0.353	0.302	0.473	0.491	0.457	0.585	0.550	0.512	0.437	0.400	0.397	0.396	0.370	0.414	0.500	0.520	0.510	0.437	0.413	0.504	0.589	0.511	0.367	0.435	0.599	0.512	0.399	0.459	0.485	0.539	0.544	0.432	0.226	0.312	0.566
Q4_12	0.471	0.557	0.409	0.521	0.576	0.442	0.349	0.565	0.519	0.519	0.634	1.000	0.814	0.608	0.568	0.490	0.562	0.632	0.603	0.454	0.434	0.481	0.290	0.213	0.370	0.491	0.415	0.489	0.463	0.411	0.404	0.520	0.505	0.517	0.416	0.421	0.599	0.610	0.600	0.467	0.392	0.551	0.520	0.525	0.365	0.408	0.521	0.485	0.375	0.421	0.458	0.454	0.342	0.304	0.110	0.193	0.428
Q4_13	0.500	0.615	0.451	0.467	0.635	0.396	0.176	0.583	0.548	0.456	0.588	0.814	1.000	0.611	0.577	0.458	0.521	0.698	0.619	0.514	0.446	0.503	0.236	0.179	0.361	0.476	0.356	0.496	0.463	0.452	0.427	0.561	0.506	0.490	0.427	0.463	0.575	0.574	0.521	0.445	0.315	0.452	0.529	0.485	0.226	0.288	0.385	0.471	0.258	0.359	0.488	0.558	0.352	0.345	0.062	0.083	0.398
Q4_14	0.607	0.534	0.502	0.537	0.521	0.451	0.397	0.572	0.502	0.497	0.600	0.608	0.611	1.000	0.742	0.655	0.502	0.633	0.580	0.519	0.469	0.519	0.343	0.284	0.509	0.445	0.417	0.560	0.406	0.516	0.451	0.505	0.430	0.431	0.411	0.401	0.501	0.567	0.518	0.508	0.486	0.576	0.535	0.484	0.364	0.365	0.507	0.519	0.424	0.431	0.546	0.491	0.433	0.411	0.240	0.278	0.487
Q4_15	0.602	0.663	0.603	0.589	0.618	0.502	0.319	0.650	0.600	0.611	0.653	0.568	0.577	0.742	1.000	0.774	0.671	0.735	0.659	0.526	0.451	0.514	0.401	0.320	0.551	0.500	0.478	0.593	0.505	0.517	0.504	0.421	0.408	0.416	0.384	0.364	0.508	0.557	0.507	0.432	0.435	0.503	0.566	0.521	0.294	0.373	0.532	0.519	0.384	0.484	0.503	0.553	0.557	0.370	0.145	0.207	0.501
Q4_16	0.606	0.565	0.571	0.592	0.516	0.516	0.399	0.529	0.475	0.568	0.619	0.490	0.458	0.655	0.774	1.000	0.669	0.646	0.594	0.461	0.445	0.524	0.388	0.356	0.554	0.468	0.443	0.557	0.463	0.497	0.473	0.499	0.492	0.448	0.417	0.246	0.462	0.513	0.447	0.325	0.408	0.437	0.524	0.426	0.253	0.328	0.431	0.437	0.288	0.364	0.486	0.506	0.438	0.291	0.106	0.160	0.483
Q4_17	0.533	0.591	0.542	0.591	0.570	0.448	0.325	0.627	0.543	0.552	0.595	0.562	0.521	0.502	0.671	0.669	1.000	0.691	0.601	0.440	0.381	0.421	0.267	0.190	0.421	0.418	0.355	0.404	0.469	0.451	0.382	0.394	0.350	0.427	0.354	0.313	0.498	0.525	0.469	0.344	0.436	0.408	0.431	0.397	0.318	0.407	0.490	0.420	0.382	0.450	0.491	0.512	0.470	0.301	0.090	0.160	0.455
Q4_18	0.734	0.804	0.694	0.749	0.685	0.563	0.351	0.719	0.613	0.721	0.724	0.632	0.698	0.633	0.735	0.646	0.691	1.000	0.731	0.547	0.483	0.479	0.365	0.369	0.585	0.452	0.495	0.605	0.587	0.505	0.480	0.380	0.361	0.406	0.325	0.377	0.472	0.566	0.454	0.390	0.420	0.535	0.569	0.520	0.336	0.440	0.506	0.469	0.406	0.465	0.541	0.626	0.562	0.312	0.096	0.295	0.584
Q4_19	0.558	0.624	0.640	0.594	0.610	0.500	0.405	0.693	0.766	0.640	0.738	0.603	0.619	0.580	0.659	0.594	0.601	0.731	1.000	0.528	0.501	0.522	0.357	0.307	0.530	0.461	0.468	0.586	0.462	0.522	0.494	0.417	0.404	0.416	0.391	0.328	0.505	0.541	0.466	0.449	0.456	0.505	0.561	0.507	0.422	0.431	0.553	0.537	0.490	0.542	0.547	0.569	0.553	0.419	0.134	0.266	0.515
Q5_1	0.474	0.530	0.485	0.474	0.507	0.413	0.373	0.467	0.438	0.507	0.522	0.454	0.514	0.519	0.526	0.461	0.440	0.547	0.528	1.000	0.555	0.631	0.438	0.366	0.550	0.432	0.514	0.608	0.530	0.562	0.517	0.381	0.315	0.291	0.235	0.360	0.424	0.432	0.352	0.418	0.330	0.465	0.593	0.474	0.334	0.361	0.515	0.441	0.407	0.419	0.542	0.474	0.530	0.423	0.167	0.270	0.487
Q5_2	0.377	0.434	0.387	0.401	0.444	0.523	0.423	0.398	0.390	0.324	0.441	0.434	0.446	0.469	0.451	0.445	0.381	0.483	0.501	0.555	1.000	0.707	0.503	0.447	0.659	0.443	0.578	0.515	0.485	0.411	0.544	0.379	0.391	0.383	0.404	0.311	0.396	0.403	0.377	0.300	0.377	0.533	0.511	0.484	0.384	0.419	0.432	0.459	0.484	0.341	0.475	0.474	0.359	0.258	0.164	0.327	0.444
Q5_3	0.407	0.472	0.400	0.399	0.492	0.486	0.341	0.452	0.413	0.361	0.454	0.481	0.503	0.519	0.514	0.524	0.421	0.479	0.522	0.631	0.707	1.000	0.569	0.441	0.671	0.427	0.625	0.631	0.487	0.536	0.538	0.453	0.369	0.357	0.345	0.298	0.427	0.424	0.410	0.365	0.373	0.469	0.576	0.471	0.300	0.332	0.429	0.423	0.369	0.374	0.512	0.475	0.388	0.316	0.129	0.246	0.486
Q5_4	0.381	0.384	0.357	0.414	0.412	0.431	0.431	0.301	0.267	0.375	0.353	0.290	0.236	0.343	0.401	0.388	0.267	0.365	0.357	0.438	0.503	0.569	1.000	0.837	0.632	0.390	0.585	0.488	0.433	0.417	0.486	0.221	0.267	0.290	0.205	0.243	0.302	0.227	0.210	0.223	0.320	0.415	0.451	0.444	0.478	0.324	0.389	0.380	0.532	0.364	0.371	0.367	0.373	0.341	0.168	0.379	0.344
Q5_5	0.319	0.338	0.328	0.399	0.318	0.359	0.326	0.247	0.284	0.376	0.302	0.213	0.179	0.284	0.320	0.356	0.190	0.369	0.307	0.366	0.447	0.441	0.837	1.000	0.628	0.367	0.577	0.446	0.343	0.408	0.433	0.141	0.208	0.228	0.180	0.226	0.205	0.180	0.140	0.153	0.237	0.289	0.394	0.434	0.389	0.315	0.316	0.323	0.429	0.349	0.313	0.311	0.373	0.355	0.174	0.363	0.300
Q5_6	0.438	0.479	0.488	0.523	0.440	0.501	0.385	0.408	0.414	0.436	0.473	0.370	0.361	0.509	0.551	0.554	0.421	0.585	0.530	0.550	0.659	0.671	0.632	0.628	1.000	0.561	0.717	0.632	0.488	0.487	0.570	0.305	0.373	0.400	0.331	0.352	0.386	0.464	0.408	0.289	0.442	0.495	0.538	0.463	0.423	0.435	0.510	0.488	0.470	0.426	0.506	0.519	0.481	0.374	0.150	0.376	0.452
Q5_7	0.340	0.351	0.348	0.446	0.421	0.419	0.434	0.351	0.329	0.442	0.491	0.491	0.476	0.445	0.500	0.468	0.418	0.452	0.461	0.432	0.443	0.427	0.390	0.367	0.561	1.000	0.572	0.627	0.576	0.460	0.475	0.429	0.499	0.520	0.396	0.374	0.514	0.590	0.533	0.467	0.399	0.541	0.520	0.546	0.384	0.394	0.468	0.453	0.341	0.457	0.419	0.420	0.452	0.325	0.151	0.215	0.369
Q5_8	0.347	0.423	0.388	0.422	0.466	0.477	0.448	0.423	0.359	0.418	0.457	0.415	0.356	0.417	0.478	0.443	0.355	0.495	0.468	0.514	0.578	0.625	0.585	0.577	0.717	0.572	1.000	0.693	0.532	0.520	0.534	0.325	0.378	0.429	0.321	0.411	0.392	0.399	0.399	0.291	0.421	0.534	0.553	0.496	0.440	0.460	0.465	0.488	0.426	0.464	0.473	0.472	0.460	0.385	0.169	0.344	0.422
Q5_9	0.487	0.512	0.505	0.485	0.600	0.545	0.405	0.486	0.382	0.538	0.585	0.489	0.496	0.560	0.593	0.557	0.404	0.605	0.586	0.608	0.515	0.631	0.488	0.446	0.632	0.627	0.693	1.000	0.627	0.599	0.568	0.498	0.494	0.511	0.390	0.389	0.519	0.550	0.510	0.421	0.502	0.620	0.645	0.512	0.379	0.478	0.498	0.444	0.344	0.463	0.577	0.557	0.496	0.376	0.103	0.278	0.565
Q5_10	0.404	0.455	0.385	0.462	0.461	0.383	0.385	0.382	0.316	0.446	0.550	0.463	0.463	0.406	0.505	0.463	0.469	0.587	0.462	0.530	0.485	0.487	0.433	0.343	0.488	0.576	0.532	0.627	1.000	0.498	0.470	0.345	0.337	0.423	0.351	0.283	0.525	0.462	0.458	0.328	0.398	0.464	0.500	0.476	0.295	0.405	0.473	0.446	0.386	0.459	0.454	0.498	0.478	0.322	0.039	0.284	0.397
Q5_11	0.476	0.532	0.538	0.433	0.558	0.457	0.377	0.450	0.451	0.459	0.512	0.411	0.452	0.516	0.517	0.497	0.451	0.505	0.522	0.562	0.411	0.536	0.417	0.408	0.487	0.460	0.520	0.599	0.498	1.000	0.549	0.412	0.428	0.384	0.332	0.425	0.440	0.461	0.422	0.380	0.478	0.461	0.637	0.479	0.432	0.491	0.501	0.442	0.423	0.419	0.581	0.528	0.507	0.510	0.353	0.309	0.473
Q5_12	0.364	0.421	0.323	0.481	0.465	0.466	0.431	0.399	0.450	0.426	0.437	0.404	0.427	0.451	0.504	0.473	0.382	0.480	0.494	0.517	0.544	0.538	0.486	0.433	0.570	0.475	0.534	0.568	0.470	0.549	1.000	0.343	0.483	0.411	0.324	0.331	0.453	0.460	0.402	0.314	0.400	0.521	0.536	0.429	0.430	0.520	0.515	0.423	0.441	0.485	0.542	0.521	0.475	0.414	0.217	0.349	0.494
Q6_1	0.370	0.351	0.393	0.305	0.400	0.376	0.253	0.355	0.328	0.341	0.400	0.520	0.561	0.505	0.421	0.499	0.394	0.380	0.417	0.381	0.379	0.453	0.221	0.141	0.305	0.429	0.325	0.498	0.345	0.412	0.343	1.000	0.788	0.753	0.663	0.380	0.675	0.671	0.666	0.352	0.351	0.444	0.572	0.384	0.142	0.277	0.344	0.366	0.166	0.231	0.478	0.470	0.308	0.319	0.134	0.071	0.464
Q6_2	0.325	0.372	0.313	0.365	0.426	0.490	0.321	0.366	0.336	0.360	0.397	0.505	0.506	0.430	0.408	0.492	0.350	0.361	0.404	0.315	0.391	0.369	0.267	0.208	0.373	0.499	0.378	0.494	0.337	0.428	0.483	0.788	1.000	0.803	0.787	0.429	0.671	0.669	0.707	0.298	0.354	0.476	0.523	0.405	0.261	0.361	0.392	0.399	0.159	0.252	0.454	0.486	0.333	0.256	0.081	0.145	0.388
Q6_3	0.304	0.337	0.317	0.384	0.440	0.425	0.284	0.425	0.324	0.436	0.396	0.517	0.490	0.431	0.416	0.448	0.427	0.406	0.416	0.291	0.383	0.357	0.290	0.228	0.400	0.520	0.429	0.511	0.423	0.384	0.411	0.753	0.803	1.000	0.743	0.459	0.737	0.767	0.664	0.295	0.316	0.492	0.535	0.391	0.319	0.349	0.361	0.408	0.212	0.255	0.412	0.481	0.318	0.230	0.073	0.163	0.415
Q6_4	0.307	0.285	0.284	0.274	0.329	0.338	0.300	0.347	0.319	0.332	0.370	0.416	0.427	0.411	0.384	0.417	0.354	0.325	0.391	0.235	0.404	0.345	0.205	0.180	0.331	0.396	0.321	0.390	0.351	0.332	0.324	0.663	0.787	0.743	1.000	0.310	0.638	0.664	0.719	0.226	0.338	0.422	0.403	0.361	0.208	0.360	0.301	0.368	0.140	0.239	0.373	0.448	0.349	0.165	0.003	0.075	0.311
Q6_5	0.300	0.400	0.360	0.346	0.322	0.314	0.186	0.343	0.305	0.322	0.414	0.421	0.463	0.401	0.364	0.246	0.313	0.377	0.328	0.360	0.311	0.298	0.243	0.226	0.352	0.374	0.411	0.389	0.283	0.425	0.331	0.380	0.429	0.459	0.310	1.000	0.486	0.498	0.466	0.386	0.477	0.404	0.455	0.428	0.237	0.291	0.341	0.351	0.262	0.312	0.436	0.472	0.396	0.357	0.213	0.169	0.408
Q6_6	0.356	0.475	0.363	0.514	0.536	0.413	0.360	0.481	0.394	0.486	0.500	0.599	0.575	0.501	0.508	0.462	0.498	0.472	0.505	0.424	0.396	0.427	0.302	0.205	0.386	0.514	0.392	0.519	0.525	0.440	0.453	0.675	0.671	0.737	0.638	0.486	1.000	0.786	0.778	0.429	0.452	0.641	0.609	0.526	0.280	0.465	0.486	0.464	0.226	0.447	0.518	0.613	0.502	0.260	0.041	0.078	0.536
Q6_7	0.434	0.468	0.432	0.465	0.501	0.417	0.338	0.556	0.474	0.540	0.520	0.610	0.574	0.567	0.557	0.513	0.525	0.566	0.541	0.432	0.403	0.424	0.227	0.180	0.464	0.590	0.399	0.550	0.462	0.461	0.460	0.671	0.669	0.767	0.664	0.498	0.786	1.000	0.814	0.468	0.501	0.640	0.589	0.520	0.347	0.439	0.502	0.461	0.311	0.441	0.506	0.572	0.485	0.298	0.062	0.141	0.515
Q6_8	0.370	0.359	0.357	0.416	0.451	0.369	0.343	0.461	0.384	0.418	0.510	0.600	0.521	0.518	0.507	0.447	0.469	0.454	0.466	0.352	0.377	0.410	0.210	0.140	0.408	0.533	0.399	0.510	0.458	0.422	0.402	0.666	0.707	0.664	0.719	0.466	0.778	0.814	1.000	0.469	0.465	0.568	0.544	0.469	0.278	0.488	0.487	0.482	0.215	0.387	0.498	0.538	0.477	0.274	0.048	0.110	0.516
Q6_9	0.288	0.318	0.290	0.345	0.338	0.313	0.279	0.361	0.375	0.378	0.437	0.467	0.445	0.508	0.432	0.325	0.344	0.390	0.449	0.418	0.300	0.365	0.223	0.153	0.289	0.467	0.291	0.421	0.328	0.380	0.314	0.352	0.298	0.295	0.226	0.386	0.429	0.468	0.469	1.000	0.539	0.534	0.454	0.422	0.394	0.323	0.496	0.507	0.402	0.416	0.394	0.402	0.371	0.430	0.389	0.275	0.400
Q6_10	0.345	0.410	0.319	0.399	0.419	0.432	0.376	0.399	0.308	0.334	0.413	0.392	0.315	0.486	0.435	0.408	0.436	0.420	0.456	0.330	0.377	0.373	0.320	0.237	0.442	0.399	0.421	0.502	0.398	0.478	0.400	0.351	0.354	0.316	0.338	0.477	0.452	0.501	0.465	0.539	1.000	0.630	0.482	0.393	0.323	0.350	0.456	0.433	0.429	0.427	0.505	0.481	0.442	0.437	0.231	0.284	0.485
Q6_11	0.404	0.483	0.415	0.506	0.518	0.529	0.473	0.463	0.350	0.502	0.504	0.551	0.452	0.576	0.503	0.437	0.408	0.535	0.505	0.465	0.533	0.469	0.415	0.289	0.495	0.541	0.534	0.620	0.464	0.461	0.521	0.444	0.476	0.492	0.422	0.404	0.641	0.640	0.568	0.534	0.630	1.000	0.627	0.543	0.510	0.501	0.571	0.532	0.508	0.469	0.533	0.539	0.444	0.392	0.240	0.399	0.525
Q7_1	0.516	0.557	0.504	0.536	0.578	0.552	0.389	0.476	0.439	0.485	0.589	0.520	0.529	0.535	0.566	0.524	0.431	0.569	0.561	0.593	0.511	0.576	0.451	0.394	0.538	0.520	0.553	0.645	0.500	0.637	0.536	0.572	0.523	0.535	0.403	0.455	0.609	0.589	0.544	0.454	0.482	0.627	1.000	0.706	0.489	0.582	0.612	0.575	0.445	0.502	0.689	0.722	0.602	0.488	0.214	0.273	0.702
Q7_2	0.390	0.453	0.398	0.532	0.446	0.466	0.464	0.429	0.451	0.572	0.511	0.525	0.485	0.484	0.521	0.426	0.397	0.520	0.507	0.474	0.484	0.471	0.444	0.434	0.463	0.546	0.496	0.512	0.476	0.479	0.429	0.384	0.405	0.391	0.361	0.428	0.526	0.520	0.469	0.422	0.393	0.543	0.706	1.000	0.561	0.617	0.599	0.546	0.508	0.544	0.530	0.568	0.649	0.408	0.247	0.378	0.570
Q7_3	0.266	0.315	0.308	0.386	0.318	0.413	0.482	0.281	0.332	0.419	0.367	0.365	0.226	0.364	0.294	0.253	0.318	0.336	0.422	0.334	0.384	0.300	0.478	0.389	0.423	0.384	0.440	0.379	0.295	0.432	0.430	0.142	0.261	0.319	0.208	0.237	0.280	0.347	0.278	0.394	0.323	0.510	0.489	0.561	1.000	0.609	0.569	0.589	0.803	0.498	0.325	0.328	0.430	0.498	0.351	0.497	0.370
Q7_4	0.369	0.388	0.338	0.543	0.420	0.456	0.439	0.333	0.370	0.440	0.435	0.408	0.288	0.365	0.373	0.328	0.407	0.440	0.431	0.361	0.419	0.332	0.324	0.315	0.435	0.394	0.460	0.478	0.405	0.491	0.520	0.277	0.361	0.349	0.360	0.291	0.465	0.439	0.488	0.323	0.350	0.501	0.582	0.617	0.609	1.000	0.707	0.560	0.483	0.551	0.554	0.527	0.564	0.402	0.171	0.382	0.558
Q7_5	0.444	0.546	0.454	0.552	0.474	0.434	0.444	0.420	0.470	0.545	0.599	0.521	0.385	0.507	0.532	0.431	0.490	0.506	0.553	0.515	0.432	0.429	0.389	0.316	0.510	0.468	0.465	0.498	0.473	0.501	0.515	0.344	0.392	0.361	0.301	0.341	0.486	0.502	0.487	0.496	0.456	0.571	0.612	0.599	0.569	0.707	1.000	0.641	0.635	0.657	0.604	0.620	0.628	0.504	0.342	0.437	0.562
Q7_6	0.406	0.442	0.443	0.527	0.424	0.432	0.383	0.419	0.506	0.449	0.512	0.485	0.471	0.519	0.519	0.437	0.420	0.469	0.537	0.441	0.459	0.423	0.380	0.323	0.488	0.453	0.488	0.444	0.446	0.442	0.423	0.366	0.399	0.408	0.368	0.351	0.464	0.461	0.482	0.507	0.433	0.532	0.575	0.546	0.589	0.560	0.641	1.000	0.620	0.587	0.510	0.546	0.558	0.518	0.267	0.527	0.413
Q7_7	0.334	0.411	0.411	0.431	0.419	0.435	0.461	0.316	0.392	0.441	0.399	0.375	0.258	0.424	0.384	0.288	0.382	0.406	0.490	0.407	0.484	0.369	0.532	0.429	0.470	0.341	0.426	0.344	0.386	0.423	0.441	0.166	0.159	0.212	0.140	0.262	0.226	0.311	0.215	0.402	0.429	0.508	0.445	0.508	0.803	0.483	0.635	0.620	1.000	0.639	0.428	0.381	0.493	0.575	0.446	0.588	0.333
Q7_8	0.332	0.449	0.379	0.474	0.424	0.360	0.358	0.411	0.422	0.458	0.459	0.421	0.359	0.431	0.484	0.364	0.450	0.465	0.542	0.419	0.341	0.374	0.364	0.349	0.426	0.457	0.464	0.463	0.459	0.419	0.485	0.231	0.252	0.255	0.239	0.312	0.447	0.441	0.387	0.416	0.427	0.469	0.502	0.544	0.498	0.551	0.657	0.587	0.639	1.000	0.572	0.532	0.680	0.439	0.293	0.419	0.435
Q7_9	0.586	0.537	0.546	0.579	0.559	0.497	0.369	0.490	0.467	0.442	0.485	0.458	0.488	0.546	0.503	0.486	0.491	0.541	0.547	0.542	0.475	0.512	0.371	0.313	0.506	0.419	0.473	0.577	0.454	0.581	0.542	0.478	0.454	0.412	0.373	0.436	0.518	0.506	0.498	0.394	0.505	0.533	0.689	0.530	0.325	0.554	0.604	0.510	0.428	0.572	1.000	0.762	0.632	0.405	0.204	0.296	0.654
Q7_10	0.570	0.591	0.549	0.597	0.621	0.563	0.363	0.552	0.519	0.521	0.539	0.454	0.558	0.491	0.553	0.506	0.512	0.626	0.569	0.474	0.474	0.475	0.367	0.311	0.519	0.420	0.472	0.557	0.498	0.528	0.521	0.470	0.486	0.481	0.448	0.472	0.613	0.572	0.538	0.402	0.481	0.539	0.722	0.568	0.328	0.527	0.620	0.546	0.381	0.532	0.762	1.000	0.624	0.358	0.132	0.213	0.761
Q7_11	0.484	0.482	0.535	0.592	0.409	0.426	0.363	0.461	0.534	0.559	0.544	0.342	0.352	0.433	0.557	0.438	0.470	0.562	0.553	0.530	0.359	0.388	0.373	0.373	0.481	0.452	0.460	0.496	0.478	0.507	0.475	0.308	0.333	0.318	0.349	0.396	0.502	0.485	0.477	0.371	0.442	0.444	0.602	0.649	0.430	0.564	0.628	0.558	0.493	0.680	0.632	0.624	1.000	0.570	0.294	0.387	0.524
Q7_12	0.351	0.314	0.374	0.351	0.315	0.329	0.278	0.271	0.360	0.333	0.432	0.304	0.345	0.411	0.370	0.291	0.301	0.312	0.419	0.423	0.258	0.316	0.341	0.355	0.374	0.325	0.385	0.376	0.322	0.510	0.414	0.319	0.256	0.230	0.165	0.357	0.260	0.298	0.274	0.430	0.437	0.392	0.488	0.408	0.498	0.402	0.504	0.518	0.575	0.439	0.405	0.358	0.570	1.000	0.559	0.492	0.397
Q7_13	0.134	0.137	0.154	0.142	0.078	0.251	0.217	0.085	0.135	0.176	0.226	0.110	0.062	0.240	0.145	0.106	0.090	0.096	0.134	0.167	0.164	0.129	0.168	0.174	0.150	0.151	0.169	0.103	0.039	0.353	0.217	0.134	0.081	0.073	0.003	0.213	0.041	0.062	0.048	0.389	0.231	0.240	0.214	0.247	0.351	0.171	0.342	0.267	0.446	0.293	0.204	0.132	0.294	0.559	1.000	0.479	0.152
Q7_14	0.229	0.217	0.230	0.313	0.172	0.431	0.337	0.166	0.213	0.338	0.312	0.193	0.083	0.278	0.207	0.160	0.160	0.295	0.266	0.270	0.327	0.246	0.379	0.363	0.376	0.215	0.344	0.278	0.284	0.309	0.349	0.071	0.145	0.163	0.075	0.169	0.078	0.141	0.110	0.275	0.284	0.399	0.273	0.378	0.497	0.382	0.437	0.527	0.588	0.419	0.296	0.213	0.387	0.492	0.479	1.000	0.297
Q7_15	0.502	0.522	0.463	0.539	0.543	0.523	0.332	0.446	0.384	0.506	0.566	0.428	0.398	0.487	0.501	0.483	0.455	0.584	0.515	0.487	0.444	0.486	0.344	0.300	0.452	0.369	0.422	0.565	0.397	0.473	0.494	0.464	0.388	0.415	0.311	0.408	0.536	0.515	0.516	0.400	0.485	0.525	0.702	0.570	0.370	0.558	0.562	0.413	0.333	0.435	0.654	0.761	0.524	0.397	0.152	0.297	1.000

# Difference between correlation matrices
kable(corr.pc$rho-corr.ppm,digits=3,format = "html")%>%
  kable_styling(full_width = T)%>%
  scroll_box(width="100%", height="500px")

	Q4_1	Q4_2	Q4_3	Q4_4	Q4_5	Q4_6	Q4_7	Q4_8	Q4_9	Q4_10	Q4_11	Q4_12	Q4_13	Q4_14	Q4_15	Q4_16	Q4_17	Q4_18	Q4_19	Q5_1	Q5_2	Q5_3	Q5_4	Q5_5	Q5_6	Q5_7	Q5_8	Q5_9	Q5_10	Q5_11	Q5_12	Q6_1	Q6_2	Q6_3	Q6_4	Q6_5	Q6_6	Q6_7	Q6_8	Q6_9	Q6_10	Q6_11	Q7_1	Q7_2	Q7_3	Q7_4	Q7_5	Q7_6	Q7_7	Q7_8	Q7_9	Q7_10	Q7_11	Q7_12	Q7_13	Q7_14	Q7_15
Q4_1	0.000	0.072	0.076	0.080	0.066	0.049	0.032	0.070	0.060	0.075	0.062	0.063	0.092	0.064	0.069	0.066	0.065	0.079	0.063	0.052	0.040	0.045	0.031	0.036	0.044	0.042	0.028	0.055	0.054	0.052	0.034	0.077	0.050	0.069	0.050	0.050	0.066	0.065	0.057	0.042	0.036	0.047	0.058	0.050	0.019	0.038	0.046	0.049	0.047	0.034	0.058	0.075	0.061	0.044	0.007	0.011	0.057
Q4_2	0.072	0.000	0.076	0.081	0.073	0.065	0.039	0.072	0.062	0.077	0.069	0.069	0.097	0.050	0.071	0.064	0.067	0.074	0.063	0.066	0.053	0.059	0.049	0.046	0.065	0.043	0.054	0.066	0.076	0.060	0.053	0.086	0.057	0.066	0.042	0.060	0.084	0.076	0.058	0.052	0.046	0.061	0.074	0.066	0.030	0.046	0.072	0.058	0.059	0.055	0.066	0.086	0.075	0.034	0.008	0.020	0.069
Q4_3	0.076	0.076	0.000	0.086	0.060	0.049	0.020	0.074	0.071	0.079	0.060	0.058	0.082	0.043	0.063	0.059	0.066	0.072	0.063	0.054	0.040	0.044	0.026	0.035	0.059	0.040	0.038	0.056	0.050	0.058	0.030	0.090	0.043	0.069	0.041	0.065	0.061	0.065	0.047	0.045	0.035	0.046	0.055	0.042	0.018	0.036	0.048	0.053	0.034	0.042	0.058	0.069	0.064	0.029	0.006	0.019	0.052
Q4_4	0.080	0.081	0.086	0.000	0.072	0.055	0.039	0.081	0.074	0.090	0.068	0.083	0.085	0.048	0.064	0.066	0.084	0.086	0.064	0.056	0.033	0.051	0.031	0.034	0.049	0.040	0.035	0.056	0.052	0.049	0.044	0.071	0.059	0.085	0.047	0.065	0.106	0.071	0.062	0.055	0.035	0.045	0.067	0.057	0.016	0.056	0.053	0.054	0.028	0.038	0.058	0.081	0.075	0.017	0.008	0.006	0.062
Q4_5	0.066	0.073	0.060	0.072	0.000	0.059	0.039	0.058	0.045	0.075	0.062	0.072	0.109	0.060	0.066	0.062	0.065	0.068	0.065	0.057	0.052	0.052	0.059	0.048	0.054	0.048	0.054	0.066	0.072	0.058	0.058	0.073	0.057	0.074	0.052	0.052	0.080	0.076	0.062	0.050	0.051	0.058	0.068	0.060	0.038	0.053	0.055	0.057	0.051	0.053	0.068	0.071	0.061	0.033	-0.007	-0.001	0.069
Q4_6	0.049	0.065	0.049	0.055	0.059	0.000	0.070	0.056	0.042	0.061	0.047	0.053	0.079	0.045	0.050	0.054	0.052	0.066	0.054	0.040	0.044	0.046	0.037	0.033	0.044	0.040	0.036	0.052	0.036	0.042	0.040	0.060	0.055	0.060	0.038	0.034	0.063	0.054	0.045	0.037	0.045	0.043	0.056	0.051	0.032	0.038	0.034	0.038	0.065	0.033	0.049	0.065	0.050	0.029	0.026	0.031	0.057
Q4_7	0.032	0.039	0.020	0.039	0.039	0.070	0.000	0.024	0.019	0.030	0.045	0.049	0.026	0.047	0.033	0.046	0.041	0.033	0.037	0.036	0.024	0.030	0.020	0.009	0.043	0.065	0.034	0.049	0.042	0.041	0.035	0.048	0.050	0.053	0.045	0.024	0.065	0.043	0.057	0.040	0.039	0.045	0.047	0.050	0.030	0.039	0.035	0.025	0.035	0.018	0.035	0.051	0.041	0.012	0.018	0.002	0.048
Q4_8	0.070	0.072	0.074	0.081	0.058	0.056	0.024	0.000	0.057	0.081	0.062	0.067	0.097	0.060	0.064	0.059	0.068	0.077	0.073	0.050	0.047	0.052	0.030	0.030	0.048	0.043	0.048	0.053	0.057	0.046	0.045	0.069	0.046	0.073	0.045	0.052	0.071	0.067	0.054	0.051	0.046	0.057	0.061	0.059	0.028	0.037	0.049	0.055	0.047	0.052	0.056	0.064	0.064	0.025	0.003	0.010	0.049
Q4_9	0.060	0.062	0.071	0.074	0.045	0.042	0.019	0.057	0.000	0.073	0.053	0.053	0.092	0.051	0.064	0.054	0.055	0.066	0.060	0.051	0.044	0.042	0.031	0.042	0.048	0.046	0.038	0.051	0.053	0.051	0.051	0.078	0.037	0.079	0.039	0.056	0.062	0.063	0.052	0.044	0.028	0.042	0.060	0.069	0.031	0.044	0.057	0.056	0.046	0.048	0.058	0.061	0.071	0.040	0.006	0.015	0.044
Q4_10	0.075	0.077	0.079	0.090	0.075	0.061	0.030	0.081	0.073	0.000	0.072	0.096	0.114	0.055	0.081	0.076	0.081	0.103	0.087	0.066	0.025	0.062	0.044	0.043	0.055	0.053	0.051	0.069	0.066	0.060	0.053	0.083	0.071	0.103	0.067	0.074	0.103	0.106	0.082	0.067	0.047	0.060	0.066	0.075	0.042	0.048	0.059	0.058	0.046	0.050	0.057	0.089	0.075	0.024	0.018	0.021	0.066
Q4_11	0.062	0.069	0.060	0.068	0.062	0.047	0.045	0.062	0.053	0.072	0.000	0.077	0.114	0.055	0.061	0.060	0.065	0.074	0.060	0.052	0.041	0.048	0.037	0.036	0.045	0.051	0.043	0.057	0.064	0.054	0.041	0.077	0.053	0.072	0.047	0.058	0.072	0.071	0.068	0.054	0.039	0.054	0.063	0.064	0.033	0.043	0.057	0.059	0.051	0.045	0.049	0.058	0.074	0.046	0.022	0.020	0.058
Q4_12	0.063	0.069	0.058	0.083	0.072	0.053	0.049	0.067	0.053	0.096	0.077	0.000	0.121	0.085	0.064	0.071	0.063	0.081	0.062	0.059	0.054	0.051	0.053	0.041	0.056	0.069	0.054	0.068	0.083	0.051	0.054	0.092	0.068	0.094	0.058	0.079	0.099	0.083	0.086	0.066	0.057	0.074	0.070	0.084	0.063	0.051	0.070	0.057	0.064	0.053	0.060	0.057	0.067	0.046	0.007	0.013	0.058
Q4_13	0.092	0.097	0.082	0.085	0.109	0.079	0.026	0.097	0.092	0.114	0.114	0.121	0.000	0.133	0.086	0.092	0.067	0.118	0.118	0.115	0.109	0.099	0.042	0.032	0.082	0.092	0.083	0.099	0.110	0.085	0.093	0.121	0.098	0.102	0.092	0.116	0.099	0.130	0.096	0.116	0.059	0.095	0.116	0.114	0.056	0.064	0.104	0.114	0.056	0.076	0.100	0.103	0.094	0.079	-0.012	-0.013	0.083
Q4_14	0.064	0.050	0.043	0.048	0.060	0.045	0.047	0.060	0.051	0.055	0.055	0.085	0.133	0.000	0.071	0.069	0.058	0.067	0.059	0.055	0.040	0.058	0.034	0.025	0.049	0.046	0.043	0.058	0.049	0.059	0.032	0.102	0.071	0.086	0.063	0.066	0.079	0.086	0.081	0.066	0.058	0.047	0.058	0.047	0.028	0.033	0.046	0.057	0.053	0.033	0.055	0.070	0.053	0.051	0.022	0.006	0.060
Q4_15	0.069	0.071	0.063	0.064	0.066	0.050	0.033	0.064	0.064	0.081	0.061	0.064	0.086	0.071	0.000	0.073	0.064	0.079	0.066	0.053	0.046	0.059	0.053	0.037	0.065	0.056	0.052	0.063	0.065	0.051	0.050	0.066	0.060	0.079	0.051	0.054	0.078	0.077	0.063	0.051	0.045	0.053	0.063	0.066	0.029	0.041	0.059	0.068	0.052	0.055	0.056	0.061	0.071	0.044	0.008	0.007	0.054
Q4_16	0.066	0.064	0.059	0.066	0.062	0.054	0.046	0.059	0.054	0.076	0.060	0.071	0.092	0.069	0.073	0.000	0.072	0.073	0.063	0.049	0.040	0.059	0.038	0.031	0.066	0.053	0.045	0.062	0.060	0.053	0.047	0.095	0.071	0.084	0.061	0.043	0.085	0.072	0.066	0.050	0.048	0.049	0.057	0.054	0.017	0.037	0.048	0.052	0.028	0.035	0.054	0.066	0.053	0.036	0.004	-0.004	0.060
Q4_17	0.065	0.067	0.066	0.084	0.065	0.052	0.041	0.068	0.055	0.081	0.065	0.063	0.067	0.058	0.064	0.072	0.000	0.076	0.066	0.057	0.053	0.048	0.034	0.026	0.054	0.054	0.045	0.055	0.070	0.051	0.046	0.073	0.041	0.075	0.050	0.039	0.077	0.070	0.056	0.048	0.057	0.048	0.055	0.056	0.037	0.047	0.058	0.054	0.049	0.055	0.060	0.060	0.067	0.029	-0.007	0.011	0.056
Q4_18	0.079	0.074	0.072	0.086	0.068	0.066	0.033	0.077	0.066	0.103	0.074	0.081	0.118	0.067	0.079	0.073	0.076	0.000	0.072	0.067	0.058	0.060	0.046	0.051	0.069	0.058	0.061	0.075	0.088	0.054	0.054	0.084	0.052	0.084	0.049	0.051	0.084	0.082	0.061	0.058	0.053	0.064	0.073	0.071	0.031	0.054	0.060	0.057	0.054	0.050	0.062	0.076	0.092	0.040	0.000	0.024	0.072
Q4_19	0.063	0.063	0.063	0.064	0.065	0.054	0.037	0.073	0.060	0.087	0.060	0.062	0.118	0.059	0.066	0.063	0.066	0.072	0.000	0.058	0.049	0.051	0.032	0.031	0.053	0.057	0.044	0.065	0.061	0.051	0.049	0.095	0.055	0.091	0.060	0.060	0.083	0.079	0.064	0.062	0.049	0.053	0.066	0.054	0.046	0.044	0.050	0.054	0.061	0.063	0.061	0.061	0.074	0.050	0.004	0.018	0.057
Q5_1	0.052	0.066	0.054	0.056	0.057	0.040	0.036	0.050	0.051	0.066	0.052	0.059	0.115	0.055	0.053	0.049	0.057	0.067	0.058	0.000	0.044	0.057	0.047	0.036	0.056	0.044	0.051	0.057	0.066	0.054	0.052	0.078	0.038	0.049	0.027	0.062	0.075	0.052	0.048	0.056	0.028	0.048	0.057	0.049	0.024	0.033	0.047	0.042	0.043	0.034	0.051	0.051	0.069	0.041	0.011	0.014	0.052
Q5_2	0.040	0.053	0.040	0.033	0.052	0.044	0.024	0.047	0.044	0.025	0.041	0.054	0.109	0.040	0.046	0.040	0.053	0.058	0.049	0.044	0.000	0.057	0.021	0.016	0.049	0.034	0.030	0.046	0.036	0.037	0.031	0.073	0.044	0.067	0.046	0.053	0.070	0.054	0.054	0.042	0.026	0.039	0.039	0.027	0.001	0.022	0.029	0.029	0.042	0.014	0.039	0.057	0.024	0.004	0.010	0.000	0.041
Q5_3	0.045	0.059	0.044	0.051	0.052	0.046	0.030	0.052	0.042	0.062	0.048	0.051	0.099	0.058	0.059	0.059	0.048	0.060	0.051	0.057	0.057	0.000	0.052	0.043	0.061	0.044	0.053	0.056	0.057	0.051	0.047	0.086	0.049	0.058	0.041	0.043	0.065	0.053	0.055	0.051	0.038	0.046	0.056	0.055	0.020	0.033	0.042	0.046	0.044	0.040	0.050	0.054	0.048	0.023	0.007	0.004	0.051
Q5_4	0.031	0.049	0.026	0.031	0.059	0.037	0.020	0.030	0.031	0.044	0.037	0.053	0.042	0.034	0.053	0.038	0.034	0.046	0.032	0.047	0.021	0.052	0.000	0.056	0.046	0.019	0.047	0.055	0.037	0.062	0.046	0.021	0.021	0.037	0.007	0.032	0.034	0.017	0.019	0.049	0.022	0.028	0.037	0.023	0.040	0.017	0.026	0.034	0.063	0.051	0.026	0.045	0.017	0.032	0.023	0.009	0.034
Q5_5	0.036	0.046	0.035	0.034	0.048	0.033	0.009	0.030	0.042	0.043	0.036	0.041	0.032	0.025	0.037	0.031	0.026	0.051	0.031	0.036	0.016	0.043	0.056	0.000	0.041	0.014	0.043	0.051	0.037	0.060	0.045	0.025	0.032	0.036	0.015	0.040	0.020	0.021	0.021	0.043	0.012	0.017	0.039	0.022	0.030	0.011	0.015	0.031	0.039	0.034	0.029	0.050	0.008	0.022	0.024	0.015	0.034
Q5_6	0.044	0.065	0.059	0.049	0.054	0.044	0.043	0.048	0.048	0.055	0.045	0.056	0.082	0.049	0.065	0.066	0.054	0.069	0.053	0.056	0.049	0.061	0.046	0.041	0.000	0.031	0.049	0.060	0.029	0.061	0.048	0.057	0.048	0.063	0.037	0.057	0.053	0.056	0.057	0.039	0.045	0.034	0.050	0.019	0.022	0.028	0.039	0.043	0.048	0.032	0.051	0.066	0.055	0.026	0.011	0.004	0.048
Q5_7	0.042	0.043	0.040	0.040	0.048	0.040	0.065	0.043	0.046	0.053	0.051	0.069	0.092	0.046	0.056	0.053	0.054	0.058	0.057	0.044	0.034	0.044	0.019	0.014	0.031	0.000	0.035	0.056	0.051	0.049	0.030	0.083	0.062	0.084	0.051	0.057	0.072	0.080	0.073	0.062	0.043	0.050	0.055	0.049	0.043	0.034	0.037	0.038	0.030	0.028	0.050	0.048	0.049	0.027	0.016	0.004	0.038
Q5_8	0.028	0.054	0.038	0.035	0.054	0.036	0.034	0.048	0.038	0.051	0.043	0.054	0.083	0.043	0.052	0.045	0.045	0.061	0.044	0.051	0.030	0.053	0.047	0.043	0.049	0.035	0.000	0.056	0.050	0.051	0.036	0.058	0.043	0.062	0.032	0.063	0.057	0.041	0.048	0.040	0.039	0.038	0.047	0.037	0.024	0.034	0.028	0.044	0.039	0.041	0.040	0.050	0.039	0.025	0.017	0.021	0.042
Q5_9	0.055	0.066	0.056	0.056	0.066	0.052	0.049	0.053	0.051	0.069	0.057	0.068	0.099	0.058	0.063	0.062	0.055	0.075	0.065	0.057	0.046	0.056	0.055	0.051	0.060	0.056	0.056	0.000	0.074	0.054	0.049	0.088	0.062	0.069	0.050	0.059	0.071	0.067	0.063	0.058	0.053	0.056	0.058	0.051	0.032	0.043	0.047	0.045	0.036	0.042	0.056	0.056	0.064	0.034	0.000	0.014	0.059
Q5_10	0.054	0.076	0.050	0.052	0.072	0.036	0.042	0.057	0.053	0.066	0.064	0.083	0.110	0.049	0.065	0.060	0.070	0.088	0.061	0.066	0.036	0.057	0.037	0.037	0.029	0.051	0.050	0.074	0.000	0.072	0.035	0.081	0.057	0.090	0.050	0.061	0.105	0.078	0.070	0.067	0.034	0.034	0.064	0.050	0.005	0.042	0.051	0.050	0.051	0.042	0.055	0.081	0.063	0.024	-0.001	0.004	0.054
Q5_11	0.052	0.060	0.058	0.049	0.058	0.042	0.041	0.046	0.051	0.060	0.054	0.051	0.085	0.059	0.051	0.053	0.051	0.054	0.051	0.054	0.037	0.051	0.062	0.060	0.061	0.049	0.051	0.054	0.072	0.000	0.054	0.083	0.052	0.049	0.029	0.055	0.064	0.055	0.052	0.042	0.056	0.047	0.061	0.046	0.049	0.046	0.046	0.049	0.069	0.048	0.055	0.056	0.057	0.056	0.036	0.030	0.050
Q5_12	0.034	0.053	0.030	0.044	0.058	0.040	0.035	0.045	0.051	0.053	0.041	0.054	0.093	0.032	0.050	0.047	0.046	0.054	0.049	0.052	0.031	0.047	0.046	0.045	0.048	0.030	0.036	0.049	0.035	0.054	0.000	0.067	0.060	0.063	0.040	0.046	0.075	0.055	0.056	0.049	0.028	0.039	0.055	0.031	0.018	0.036	0.033	0.027	0.031	0.032	0.056	0.065	0.043	0.017	0.017	-0.005	0.048
Q6_1	0.077	0.086	0.090	0.071	0.073	0.060	0.048	0.069	0.078	0.083	0.077	0.092	0.121	0.102	0.066	0.095	0.073	0.084	0.095	0.078	0.073	0.086	0.021	0.025	0.057	0.083	0.058	0.088	0.081	0.083	0.067	0.000	0.093	0.102	0.090	0.095	0.098	0.113	0.100	0.072	0.066	0.075	0.100	0.084	0.025	0.057	0.066	0.077	0.024	0.046	0.100	0.081	0.071	0.063	0.010	-0.009	0.100
Q6_2	0.050	0.057	0.043	0.059	0.057	0.055	0.050	0.046	0.037	0.071	0.053	0.068	0.098	0.071	0.060	0.071	0.041	0.052	0.055	0.038	0.044	0.049	0.021	0.032	0.048	0.062	0.043	0.062	0.057	0.052	0.060	0.093	0.000	0.078	0.064	0.082	0.077	0.076	0.076	0.046	0.042	0.058	0.062	0.061	0.024	0.038	0.048	0.046	0.007	0.034	0.054	0.051	0.046	0.013	-0.013	-0.005	0.044
Q6_3	0.069	0.066	0.069	0.085	0.074	0.060	0.053	0.073	0.079	0.103	0.072	0.094	0.102	0.086	0.079	0.084	0.075	0.084	0.091	0.049	0.067	0.058	0.037	0.036	0.063	0.084	0.062	0.069	0.090	0.049	0.063	0.102	0.078	0.000	0.091	0.087	0.098	0.099	0.090	0.069	0.047	0.077	0.088	0.079	0.048	0.054	0.067	0.075	0.033	0.041	0.076	0.077	0.070	0.013	-0.022	-0.001	0.069
Q6_4	0.050	0.042	0.041	0.047	0.052	0.038	0.045	0.045	0.039	0.067	0.047	0.058	0.092	0.063	0.051	0.061	0.050	0.049	0.060	0.027	0.046	0.041	0.007	0.015	0.037	0.051	0.032	0.050	0.050	0.029	0.040	0.090	0.064	0.091	0.000	0.060	0.078	0.073	0.079	0.035	0.039	0.055	0.047	0.046	0.019	0.040	0.036	0.039	-0.002	0.022	0.045	0.054	0.045	0.003	-0.019	-0.021	0.033
Q6_5	0.050	0.060	0.065	0.065	0.052	0.034	0.024	0.052	0.056	0.074	0.058	0.079	0.116	0.066	0.054	0.043	0.039	0.051	0.060	0.062	0.053	0.043	0.032	0.040	0.057	0.057	0.063	0.059	0.061	0.055	0.046	0.095	0.082	0.087	0.060	0.000	0.081	0.063	0.070	0.057	0.055	0.055	0.078	0.074	0.027	0.049	0.046	0.055	0.028	0.038	0.064	0.063	0.059	0.035	0.002	0.016	0.063
Q6_6	0.066	0.084	0.061	0.106	0.080	0.063	0.065	0.071	0.062	0.103	0.072	0.099	0.099	0.079	0.078	0.085	0.077	0.084	0.083	0.075	0.070	0.065	0.034	0.020	0.053	0.072	0.057	0.071	0.105	0.064	0.075	0.098	0.077	0.098	0.078	0.081	0.000	0.105	0.088	0.083	0.056	0.108	0.090	0.086	0.030	0.075	0.080	0.077	0.017	0.065	0.077	0.079	0.089	0.025	-0.019	-0.027	0.091
Q6_7	0.065	0.076	0.065	0.071	0.076	0.054	0.043	0.067	0.063	0.106	0.071	0.083	0.130	0.086	0.077	0.072	0.070	0.082	0.079	0.052	0.054	0.053	0.017	0.021	0.056	0.080	0.041	0.067	0.078	0.055	0.055	0.113	0.076	0.099	0.073	0.063	0.105	0.000	0.086	0.067	0.057	0.082	0.075	0.070	0.046	0.055	0.065	0.052	0.037	0.047	0.059	0.069	0.070	0.027	-0.013	-0.011	0.071
Q6_8	0.057	0.058	0.047	0.062	0.062	0.045	0.057	0.054	0.052	0.082	0.068	0.086	0.096	0.081	0.063	0.066	0.056	0.061	0.064	0.048	0.054	0.055	0.019	0.021	0.057	0.073	0.048	0.063	0.070	0.052	0.056	0.100	0.076	0.090	0.079	0.070	0.088	0.086	0.000	0.066	0.049	0.069	0.067	0.068	0.043	0.064	0.063	0.060	0.018	0.040	0.062	0.052	0.072	0.024	-0.008	0.002	0.059
Q6_9	0.042	0.052	0.045	0.055	0.050	0.037	0.040	0.051	0.044	0.067	0.054	0.066	0.116	0.066	0.051	0.050	0.048	0.058	0.062	0.056	0.042	0.051	0.049	0.043	0.039	0.062	0.040	0.058	0.067	0.042	0.049	0.072	0.046	0.069	0.035	0.057	0.083	0.067	0.066	0.000	0.067	0.065	0.067	0.066	0.055	0.050	0.064	0.056	0.068	0.052	0.059	0.059	0.066	0.071	0.038	0.036	0.063
Q6_10	0.036	0.046	0.035	0.035	0.051	0.045	0.039	0.046	0.028	0.047	0.039	0.057	0.059	0.058	0.045	0.048	0.057	0.053	0.049	0.028	0.026	0.038	0.022	0.012	0.045	0.043	0.039	0.053	0.034	0.056	0.028	0.066	0.042	0.047	0.039	0.055	0.056	0.057	0.049	0.067	0.000	0.053	0.051	0.015	0.023	0.025	0.034	0.030	0.069	0.037	0.049	0.062	0.045	0.049	0.033	0.021	0.057
Q6_11	0.047	0.061	0.046	0.045	0.058	0.043	0.045	0.057	0.042	0.060	0.054	0.074	0.095	0.047	0.053	0.049	0.048	0.064	0.053	0.048	0.039	0.046	0.028	0.017	0.034	0.050	0.038	0.056	0.034	0.047	0.039	0.075	0.058	0.077	0.055	0.055	0.108	0.082	0.069	0.065	0.053	0.000	0.059	0.038	0.024	0.030	0.047	0.039	0.039	0.028	0.048	0.062	0.048	0.026	0.023	0.021	0.058
Q7_1	0.058	0.074	0.055	0.067	0.068	0.056	0.047	0.061	0.060	0.066	0.063	0.070	0.116	0.058	0.063	0.057	0.055	0.073	0.066	0.057	0.039	0.056	0.037	0.039	0.050	0.055	0.047	0.058	0.064	0.061	0.055	0.100	0.062	0.088	0.047	0.078	0.090	0.075	0.067	0.067	0.051	0.059	0.000	0.069	0.042	0.052	0.054	0.054	0.038	0.048	0.057	0.081	0.069	0.041	0.019	0.003	0.070
Q7_2	0.050	0.066	0.042	0.057	0.060	0.051	0.050	0.059	0.069	0.075	0.064	0.084	0.114	0.047	0.066	0.054	0.056	0.071	0.054	0.049	0.027	0.055	0.023	0.022	0.019	0.049	0.037	0.051	0.050	0.046	0.031	0.084	0.061	0.079	0.046	0.074	0.086	0.070	0.068	0.066	0.015	0.038	0.069	0.000	0.058	0.045	0.033	0.029	0.044	0.030	0.047	0.075	0.045	0.030	0.029	0.010	0.068
Q7_3	0.019	0.030	0.018	0.016	0.038	0.032	0.030	0.028	0.031	0.042	0.033	0.063	0.056	0.028	0.029	0.017	0.037	0.031	0.046	0.024	0.001	0.020	0.040	0.030	0.022	0.043	0.024	0.032	0.005	0.049	0.018	0.025	0.024	0.048	0.019	0.027	0.030	0.046	0.043	0.055	0.023	0.024	0.042	0.058	0.000	0.044	0.025	0.049	0.071	0.033	0.017	0.039	0.020	0.041	0.027	0.012	0.036
Q7_4	0.038	0.046	0.036	0.056	0.053	0.038	0.039	0.037	0.044	0.048	0.043	0.051	0.064	0.033	0.041	0.037	0.047	0.054	0.044	0.033	0.022	0.033	0.017	0.011	0.028	0.034	0.034	0.043	0.042	0.046	0.036	0.057	0.038	0.054	0.040	0.049	0.075	0.055	0.064	0.050	0.025	0.030	0.052	0.045	0.044	0.000	0.037	0.036	0.037	0.044	0.046	0.063	0.052	0.029	0.016	0.022	0.053
Q7_5	0.046	0.072	0.048	0.053	0.055	0.034	0.035	0.049	0.057	0.059	0.057	0.070	0.104	0.046	0.059	0.048	0.058	0.060	0.050	0.047	0.029	0.042	0.026	0.015	0.039	0.037	0.028	0.047	0.051	0.046	0.033	0.066	0.048	0.067	0.036	0.046	0.080	0.065	0.063	0.064	0.034	0.047	0.054	0.033	0.025	0.037	0.000	0.044	0.067	0.053	0.048	0.065	0.050	0.037	0.043	0.025	0.056
Q7_6	0.049	0.058	0.053	0.054	0.057	0.038	0.025	0.055	0.056	0.058	0.059	0.057	0.114	0.057	0.068	0.052	0.054	0.057	0.054	0.042	0.029	0.046	0.034	0.031	0.043	0.038	0.044	0.045	0.050	0.049	0.027	0.077	0.046	0.075	0.039	0.055	0.077	0.052	0.060	0.056	0.030	0.039	0.054	0.029	0.049	0.036	0.044	0.000	0.058	0.042	0.043	0.071	0.050	0.045	0.033	0.040	0.045
Q7_7	0.047	0.059	0.034	0.028	0.051	0.065	0.035	0.047	0.046	0.046	0.051	0.064	0.056	0.053	0.052	0.028	0.049	0.054	0.061	0.043	0.042	0.044	0.063	0.039	0.048	0.030	0.039	0.036	0.051	0.069	0.031	0.024	0.007	0.033	-0.002	0.028	0.017	0.037	0.018	0.068	0.069	0.039	0.038	0.044	0.071	0.037	0.067	0.058	0.000	0.042	0.043	0.049	0.034	0.072	0.068	0.057	0.046
Q7_8	0.034	0.055	0.042	0.038	0.053	0.033	0.018	0.052	0.048	0.050	0.045	0.053	0.076	0.033	0.055	0.035	0.055	0.050	0.063	0.034	0.014	0.040	0.051	0.034	0.032	0.028	0.041	0.042	0.042	0.048	0.032	0.046	0.034	0.041	0.022	0.038	0.065	0.047	0.040	0.052	0.037	0.028	0.048	0.030	0.033	0.044	0.053	0.042	0.042	0.000	0.057	0.067	0.059	0.048	0.038	0.026	0.046
Q7_9	0.058	0.066	0.058	0.058	0.068	0.049	0.035	0.056	0.058	0.057	0.049	0.060	0.100	0.055	0.056	0.054	0.060	0.062	0.061	0.051	0.039	0.050	0.026	0.029	0.051	0.050	0.040	0.056	0.055	0.055	0.056	0.100	0.054	0.076	0.045	0.064	0.077	0.059	0.062	0.059	0.049	0.048	0.057	0.047	0.017	0.046	0.048	0.043	0.043	0.057	0.000	0.069	0.065	0.031	0.017	0.019	0.061
Q7_10	0.075	0.086	0.069	0.081	0.071	0.065	0.051	0.064	0.061	0.089	0.058	0.057	0.103	0.070	0.061	0.066	0.060	0.076	0.061	0.051	0.057	0.054	0.045	0.050	0.066	0.048	0.050	0.056	0.081	0.056	0.065	0.081	0.051	0.077	0.054	0.063	0.079	0.069	0.052	0.059	0.062	0.062	0.081	0.075	0.039	0.063	0.065	0.071	0.049	0.067	0.069	0.000	0.086	0.035	0.006	0.023	0.081
Q7_11	0.061	0.075	0.064	0.075	0.061	0.050	0.041	0.064	0.071	0.075	0.074	0.067	0.094	0.053	0.071	0.053	0.067	0.092	0.074	0.069	0.024	0.048	0.017	0.008	0.055	0.049	0.039	0.064	0.063	0.057	0.043	0.071	0.046	0.070	0.045	0.059	0.089	0.070	0.072	0.066	0.045	0.048	0.069	0.045	0.020	0.052	0.050	0.050	0.034	0.059	0.065	0.086	0.000	0.051	0.034	0.042	0.079
Q7_12	0.044	0.034	0.029	0.017	0.033	0.029	0.012	0.025	0.040	0.024	0.046	0.046	0.079	0.051	0.044	0.036	0.029	0.040	0.050	0.041	0.004	0.023	0.032	0.022	0.026	0.027	0.025	0.034	0.024	0.056	0.017	0.063	0.013	0.013	0.003	0.035	0.025	0.027	0.024	0.071	0.049	0.026	0.041	0.030	0.041	0.029	0.037	0.045	0.072	0.048	0.031	0.035	0.051	0.000	0.076	0.044	0.031
Q7_13	0.007	0.008	0.006	0.008	-0.007	0.026	0.018	0.003	0.006	0.018	0.022	0.007	-0.012	0.022	0.008	0.004	-0.007	0.000	0.004	0.011	0.010	0.007	0.023	0.024	0.011	0.016	0.017	0.000	-0.001	0.036	0.017	0.010	-0.013	-0.022	-0.019	0.002	-0.019	-0.013	-0.008	0.038	0.033	0.023	0.019	0.029	0.027	0.016	0.043	0.033	0.068	0.038	0.017	0.006	0.034	0.076	0.000	0.055	0.014
Q7_14	0.011	0.020	0.019	0.006	-0.001	0.031	0.002	0.010	0.015	0.021	0.020	0.013	-0.013	0.006	0.007	-0.004	0.011	0.024	0.018	0.014	0.000	0.004	0.009	0.015	0.004	0.004	0.021	0.014	0.004	0.030	-0.005	-0.009	-0.005	-0.001	-0.021	0.016	-0.027	-0.011	0.002	0.036	0.021	0.021	0.003	0.010	0.012	0.022	0.025	0.040	0.057	0.026	0.019	0.023	0.042	0.044	0.055	0.000	0.012
Q7_15	0.057	0.069	0.052	0.062	0.069	0.057	0.048	0.049	0.044	0.066	0.058	0.058	0.083	0.060	0.054	0.060	0.056	0.072	0.057	0.052	0.041	0.051	0.034	0.034	0.048	0.038	0.042	0.059	0.054	0.050	0.048	0.100	0.044	0.069	0.033	0.063	0.091	0.071	0.059	0.063	0.057	0.058	0.070	0.068	0.036	0.053	0.056	0.045	0.046	0.046	0.061	0.081	0.079	0.031	0.014	0.012	0.000

# What % of PC correlations are higher than PPM?
a <- sum(round(corr.pc$rho - corr.ppm, 3) > 0)/2
b <- sum(round(corr.pc$rho - corr.ppm, 3) < 0)/2
prop.diff <- a/(a+b)
prop.diff

[1] 0.9868173

# Is this difference significantly different than .5?
X <- table(c(rep(0,a),rep(1,b)))
prop.test(x=X, alternative = 'greater')

    1-sample proportions test with continuity correction

data:  X, null probability 0.5
X-squared = 1508.2, df = 1, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true p is greater than 0.5
95 percent confidence interval:
 0.9808562 1.0000000
sample estimates:
        p 
0.9868173 

Eigenvalues and Scree Plot

evalues<-eigen(corr.pc$rho)$values
evalues

 [1] 2.627313e+01 3.761010e+00 2.952063e+00 2.210781e+00 1.460550e+00
 [6] 1.397493e+00 1.274058e+00 1.101728e+00 1.011097e+00 9.481728e-01
[11] 8.631385e-01 7.519192e-01 7.257157e-01 7.148329e-01 6.489492e-01
[16] 6.317037e-01 6.070564e-01 5.773193e-01 5.627900e-01 5.426212e-01
[21] 5.001011e-01 4.759799e-01 4.542633e-01 4.423228e-01 4.201005e-01
[26] 4.067098e-01 3.823340e-01 3.695824e-01 3.251477e-01 3.064071e-01
[31] 2.924240e-01 2.856197e-01 2.675262e-01 2.658989e-01 2.568959e-01
[36] 2.417409e-01 2.170894e-01 2.100147e-01 1.954760e-01 1.827397e-01
[41] 1.693641e-01 1.613067e-01 1.502327e-01 1.461206e-01 1.426707e-01
[46] 1.223941e-01 1.080088e-01 9.494902e-02 8.224543e-02 7.330500e-02
[51] 6.150090e-02 5.520100e-02 4.169916e-02 3.892286e-02 2.619869e-02
[56] 1.138168e-02 9.990371e-11

plotnScree(nScree(evalues, model="factors"), main="Scree Plot & Parallel Analysis")

psych::fa.parallel(dat,main="Parallel Analysis",
                   fm = "pa",cor = "cov")

Parallel analysis suggests that the number of factors =  6  and the number of components =  4 

psych::fa.parallel(corr.pc$rho,main="Parallel Analysis",
                   n.obs = nrow(mydata), fm = "pa", cor = "cov")

Warning in fa.stats(r = r, f = f, phi = phi, n.obs = n.obs, np.obs = np.obs, :
The estimated weights for the factor scores are probably incorrect. Try a
different factor score estimation method.

Parallel analysis suggests that the number of factors =  7  and the number of components =  4 

Note that the warning for the “estimated weights for the factor scores…” is not particularly impacting because we do not intend to obtain factor scores.

Factor Extraction

Three factor extraction

fit <- psych::fa(r = corr.pc$rho, nfactors = 3, rotate = "Promax", fm = "pa")

Warning in fa.stats(r = r, f = f, phi = phi, n.obs = n.obs, np.obs = np.obs, :
The estimated weights for the factor scores are probably incorrect. Try a
different factor score estimation method.

fit

Factor Analysis using method =  pa
Call: psych::fa(r = corr.pc$rho, nfactors = 3, rotate = "Promax", fm = "pa")
Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
        PA1   PA2   PA3   h2   u2 com
Q4_1   1.00 -0.07 -0.20 0.66 0.34 1.1
Q4_2   0.99 -0.03 -0.17 0.72 0.28 1.1
Q4_3   0.98 -0.01 -0.24 0.66 0.34 1.1
Q4_4   0.85  0.14 -0.19 0.69 0.31 1.2
Q4_5   0.68  0.02  0.09 0.58 0.42 1.0
Q4_6   0.29  0.38  0.08 0.47 0.53 2.0
Q4_7   0.04  0.54  0.03 0.35 0.65 1.0
Q4_8   0.97 -0.20 -0.02 0.68 0.32 1.1
Q4_9   0.74  0.03 -0.07 0.50 0.50 1.0
Q4_10  0.74  0.13 -0.09 0.60 0.40 1.1
Q4_11  0.72  0.10  0.01 0.65 0.35 1.0
Q4_12  0.43 -0.05  0.41 0.56 0.44 2.0
Q4_13  0.60 -0.25  0.41 0.59 0.41 2.2
Q4_14  0.48  0.12  0.21 0.55 0.45 1.5
Q4_15  0.77  0.00  0.06 0.67 0.33 1.0
Q4_16  0.66 -0.05  0.15 0.56 0.44 1.1
Q4_17  0.75 -0.09  0.08 0.55 0.45 1.1
Q4_18  1.04 -0.06 -0.12 0.83 0.17 1.0
Q4_19  0.73  0.11  0.00 0.67 0.33 1.0
Q5_1   0.38  0.36  0.00 0.48 0.52 2.0
Q5_2   0.07  0.48  0.17 0.44 0.56 1.3
Q5_3   0.21  0.36  0.17 0.45 0.55 2.1
Q5_4   0.00  0.75 -0.15 0.44 0.56 1.1
Q5_5   0.02  0.72 -0.22 0.37 0.63 1.2
Q5_6   0.16  0.58  0.03 0.54 0.46 1.2
Q5_7  -0.05  0.35  0.45 0.48 0.52 1.9
Q5_8  -0.01  0.63  0.13 0.52 0.48 1.1
Q5_9   0.21  0.34  0.30 0.59 0.41 2.6
Q5_10  0.21  0.30  0.21 0.43 0.57 2.6
Q5_11  0.22  0.44  0.11 0.50 0.50 1.6
Q5_12  0.04  0.54  0.17 0.49 0.51 1.2
Q6_1  -0.06 -0.21  0.98 0.67 0.33 1.1
Q6_2  -0.21 -0.10  1.05 0.72 0.28 1.1
Q6_3  -0.19 -0.10  1.03 0.72 0.28 1.1
Q6_4  -0.18 -0.17  1.00 0.61 0.39 1.1
Q6_5   0.03  0.16  0.42 0.32 0.68 1.3
Q6_6   0.01 -0.09  0.91 0.74 0.26 1.0
Q6_7   0.08 -0.10  0.88 0.76 0.24 1.0
Q6_8  -0.08 -0.09  0.98 0.74 0.26 1.0
Q6_9   0.02  0.37  0.24 0.33 0.67 1.7
Q6_10  0.02  0.39  0.26 0.39 0.61 1.7
Q6_11 -0.04  0.47  0.40 0.59 0.41 2.0
Q7_1   0.11  0.43  0.35 0.66 0.34 2.1
Q7_2   0.04  0.58  0.18 0.56 0.44 1.2
Q7_3  -0.24  0.98 -0.11 0.57 0.43 1.2
Q7_4  -0.07  0.65  0.14 0.48 0.52 1.1
Q7_5   0.11  0.67  0.04 0.61 0.39 1.1
Q7_6   0.04  0.63  0.11 0.54 0.46 1.1
Q7_7  -0.05  1.05 -0.35 0.68 0.32 1.2
Q7_8   0.10  0.67 -0.06 0.50 0.50 1.1
Q7_9   0.29  0.33  0.20 0.55 0.45 2.6
Q7_10  0.38  0.19  0.28 0.60 0.40 2.4
Q7_11  0.25  0.54 -0.02 0.54 0.46 1.4
Q7_12 -0.06  0.76 -0.10 0.43 0.57 1.0
Q7_13 -0.23  0.72 -0.20 0.24 0.76 1.4
Q7_14 -0.21  0.97 -0.31 0.46 0.54 1.3
Q7_15  0.28  0.28  0.22 0.50 0.50 2.9

                        PA1   PA2  PA3
SS loadings           11.98 11.37 8.44
Proportion Var         0.21  0.20 0.15
Cumulative Var         0.21  0.41 0.56
Proportion Explained   0.38  0.36 0.27
Cumulative Proportion  0.38  0.73 1.00

 With factor correlations of 
     PA1  PA2  PA3
PA1 1.00 0.74 0.73
PA2 0.74 1.00 0.68
PA3 0.73 0.68 1.00

Mean item complexity =  1.4
Test of the hypothesis that 3 factors are sufficient.

The degrees of freedom for the null model are  1596  and the objective function was  84.54
The degrees of freedom for the model are 1428  and the objective function was  44.36 

The root mean square of the residuals (RMSR) is  0.05 
The df corrected root mean square of the residuals is  0.06 

Fit based upon off diagonal values = 0.99

print(fit$loadings, cutoff=0.3)

Loadings:
      PA1    PA2    PA3   
Q4_1   0.997              
Q4_2   0.990              
Q4_3   0.982              
Q4_4   0.854              
Q4_5   0.680              
Q4_6          0.380       
Q4_7          0.543       
Q4_8   0.970              
Q4_9   0.737              
Q4_10  0.739              
Q4_11  0.721              
Q4_12  0.431         0.411
Q4_13  0.595         0.415
Q4_14  0.476              
Q4_15  0.770              
Q4_16  0.664              
Q4_17  0.747              
Q4_18  1.039              
Q4_19  0.727              
Q5_1   0.379  0.361       
Q5_2          0.479       
Q5_3          0.365       
Q5_4          0.754       
Q5_5          0.724       
Q5_6          0.583       
Q5_7          0.349  0.446
Q5_8          0.635       
Q5_9          0.342  0.302
Q5_10         0.304       
Q5_11         0.440       
Q5_12         0.539       
Q6_1                 0.985
Q6_2                 1.050
Q6_3                 1.033
Q6_4                 1.000
Q6_5                 0.415
Q6_6                 0.914
Q6_7                 0.880
Q6_8                 0.979
Q6_9          0.369       
Q6_10         0.395       
Q6_11         0.473  0.395
Q7_1          0.431  0.350
Q7_2          0.581       
Q7_3          0.981       
Q7_4          0.648       
Q7_5          0.673       
Q7_6          0.632       
Q7_7          1.051 -0.349
Q7_8          0.670       
Q7_9          0.335       
Q7_10  0.381              
Q7_11         0.540       
Q7_12         0.762       
Q7_13         0.721       
Q7_14         0.969 -0.312
Q7_15                     

                  PA1    PA2   PA3
SS loadings    11.797 11.310 8.941
Proportion Var  0.207  0.198 0.157
Cumulative Var  0.207  0.405 0.562

fit <- psych::fa(r = cov.dat, nfactors = 3, rotate = "Promax", fm = "pa", covar = T)
fit

Factor Analysis using method =  pa
Call: psych::fa(r = cov.dat, nfactors = 3, rotate = "Promax", covar = T, 
    fm = "pa")
Unstandardized loadings (pattern matrix) based upon covariance matrix
        PA2   PA1   PA3   h2   u2   H2   U2
Q4_1  -0.05  0.80 -0.17 0.42 0.33 0.57 0.43
Q4_2  -0.05  0.78 -0.15 0.43 0.25 0.63 0.37
Q4_3   0.00  0.76 -0.20 0.40 0.30 0.57 0.43
Q4_4   0.14  0.63 -0.16 0.39 0.27 0.59 0.41
Q4_5  -0.01  0.60  0.06 0.40 0.37 0.52 0.48
Q4_6   0.35  0.27  0.08 0.41 0.56 0.42 0.58
Q4_7   0.50  0.06 -0.01 0.29 0.59 0.33 0.67
Q4_8  -0.20  0.87 -0.03 0.52 0.34 0.61 0.39
Q4_9  -0.02  0.76 -0.09 0.47 0.54 0.46 0.54
Q4_10  0.11  0.55 -0.11 0.31 0.31 0.50 0.50
Q4_11  0.05  0.71 -0.01 0.55 0.37 0.60 0.40
Q4_12 -0.11  0.51  0.36 0.54 0.57 0.49 0.51
Q4_13 -0.25  0.54  0.29 0.36 0.41 0.47 0.53
Q4_14  0.09  0.47  0.13 0.40 0.40 0.50 0.50
Q4_15 -0.04  0.72  0.03 0.52 0.32 0.62 0.38
Q4_16 -0.03  0.62  0.09 0.44 0.45 0.49 0.51
Q4_17 -0.13  0.73  0.06 0.46 0.47 0.49 0.51
Q4_18 -0.07  0.83 -0.11 0.50 0.18 0.73 0.27
Q4_19  0.06  0.75 -0.04 0.58 0.36 0.62 0.38
Q5_1   0.32  0.35 -0.01 0.39 0.51 0.43 0.57
Q5_2   0.54  0.06  0.13 0.46 0.61 0.43 0.57
Q5_3   0.38  0.22  0.15 0.46 0.64 0.42 0.58
Q5_4   0.85 -0.06 -0.13 0.53 0.69 0.44 0.56
Q5_5   0.79 -0.06 -0.20 0.41 0.66 0.38 0.62
Q5_6   0.56  0.10  0.02 0.42 0.40 0.52 0.48
Q5_7   0.32 -0.01  0.37 0.38 0.50 0.43 0.57
Q5_8   0.67 -0.02  0.13 0.55 0.56 0.50 0.50
Q5_9   0.33  0.21  0.28 0.53 0.46 0.53 0.47
Q5_10  0.27  0.16  0.13 0.26 0.44 0.37 0.63
Q5_11  0.34  0.24  0.11 0.40 0.50 0.44 0.56
Q5_12  0.51  0.05  0.14 0.41 0.49 0.46 0.54
Q6_1  -0.17 -0.04  0.75 0.39 0.32 0.55 0.45
Q6_2  -0.08 -0.16  0.89 0.55 0.28 0.66 0.34
Q6_3  -0.07 -0.18  0.88 0.53 0.33 0.62 0.38
Q6_4  -0.12 -0.13  0.84 0.46 0.40 0.54 0.46
Q6_5   0.13  0.06  0.37 0.27 0.80 0.25 0.75
Q6_6  -0.09  0.03  0.69 0.43 0.24 0.64 0.36
Q6_7  -0.10  0.10  0.71 0.51 0.25 0.67 0.33
Q6_8  -0.12  0.00  0.82 0.54 0.27 0.67 0.33
Q6_9   0.30  0.14  0.25 0.39 1.10 0.26 0.74
Q6_10  0.30  0.07  0.23 0.29 0.54 0.35 0.65
Q6_11  0.44  0.00  0.34 0.51 0.43 0.54 0.46
Q7_1   0.35  0.13  0.29 0.48 0.33 0.59 0.41
Q7_2   0.49  0.05  0.12 0.37 0.36 0.51 0.49
Q7_3   0.92 -0.20 -0.10 0.54 0.49 0.53 0.47
Q7_4   0.58 -0.03  0.13 0.42 0.54 0.44 0.56
Q7_5   0.57  0.14  0.03 0.50 0.40 0.55 0.45
Q7_6   0.53  0.06  0.09 0.41 0.43 0.49 0.51
Q7_7   0.94 -0.03 -0.27 0.59 0.44 0.57 0.43
Q7_8   0.52  0.12 -0.04 0.34 0.43 0.44 0.56
Q7_9   0.29  0.31  0.18 0.49 0.50 0.50 0.50
Q7_10  0.12  0.37  0.26 0.47 0.43 0.52 0.48
Q7_11  0.42  0.20 -0.02 0.33 0.38 0.47 0.53
Q7_12  0.67 -0.02 -0.05 0.39 0.66 0.37 0.63
Q7_13  0.56 -0.16 -0.11 0.17 0.81 0.17 0.83
Q7_14  0.87 -0.19 -0.21 0.40 0.57 0.42 0.58
Q7_15  0.21  0.28  0.18 0.36 0.46 0.44 0.56

                       PA2  PA1  PA3
SS loadings           9.48 9.40 5.85
Proportion Var        0.19 0.19 0.12
Cumulative Var        0.19 0.37 0.49
Proportion Explained  0.38 0.38 0.24
Cumulative Proportion 0.38 0.76 1.00

 Standardized loadings (pattern matrix)
      item   PA2   PA1   PA3   h2   u2
Q4_1     1 -0.05  0.92 -0.20 0.57 0.43
Q4_2     2 -0.06  0.96 -0.18 0.63 0.37
Q4_3     3  0.00  0.91 -0.24 0.57 0.43
Q4_4     4  0.17  0.78 -0.20 0.59 0.41
Q4_5     5 -0.01  0.68  0.07 0.52 0.48
Q4_6     6  0.36  0.27  0.08 0.42 0.58
Q4_7     7  0.53  0.06 -0.01 0.33 0.67
Q4_8     8 -0.21  0.94 -0.03 0.61 0.39
Q4_9     9 -0.02  0.76 -0.09 0.46 0.54
Q4_10   10  0.14  0.69 -0.13 0.50 0.50
Q4_11   11  0.05  0.75 -0.01 0.60 0.40
Q4_12   12 -0.11  0.49  0.35 0.49 0.51
Q4_13   13 -0.29  0.61  0.33 0.47 0.53
Q4_14   14  0.10  0.52  0.14 0.50 0.50
Q4_15   15 -0.04  0.79  0.04 0.62 0.38
Q4_16   16 -0.03  0.66  0.09 0.49 0.51
Q4_17   17 -0.13  0.75  0.06 0.49 0.51
Q4_18   18 -0.08  1.01 -0.13 0.73 0.27
Q4_19   19  0.06  0.77 -0.05 0.62 0.38
Q5_1    20  0.34  0.37 -0.01 0.43 0.57
Q5_2    21  0.52  0.06  0.12 0.43 0.57
Q5_3    22  0.37  0.21  0.14 0.42 0.58
Q5_4    23  0.76 -0.05 -0.11 0.44 0.56
Q5_5    24  0.77 -0.06 -0.19 0.38 0.62
Q5_6    25  0.62  0.11  0.02 0.52 0.48
Q5_7    26  0.34 -0.01  0.39 0.43 0.57
Q5_8    27  0.63 -0.02  0.12 0.50 0.50
Q5_9    28  0.33  0.21  0.28 0.53 0.47
Q5_10   29  0.32  0.19  0.16 0.37 0.63
Q5_11   30  0.36  0.26  0.12 0.44 0.56
Q5_12   31  0.53  0.05  0.14 0.46 0.54
Q6_1    32 -0.20 -0.05  0.89 0.55 0.45
Q6_2    33 -0.09 -0.18  0.98 0.66 0.34
Q6_3    34 -0.08 -0.19  0.95 0.62 0.38
Q6_4    35 -0.13 -0.14  0.90 0.54 0.46
Q6_5    36  0.13  0.06  0.36 0.25 0.75
Q6_6    37 -0.11  0.04  0.84 0.64 0.36
Q6_7    38 -0.11  0.11  0.81 0.67 0.33
Q6_8    39 -0.14 -0.01  0.90 0.67 0.33
Q6_9    40  0.25  0.12  0.21 0.26 0.74
Q6_10   41  0.33  0.07  0.26 0.35 0.65
Q6_11   42  0.45  0.00  0.35 0.54 0.46
Q7_1    43  0.39  0.14  0.32 0.59 0.41
Q7_2    44  0.57  0.05  0.14 0.51 0.49
Q7_3    45  0.91 -0.20 -0.10 0.53 0.47
Q7_4    46  0.59 -0.03  0.13 0.44 0.56
Q7_5    47  0.61  0.14  0.03 0.55 0.45
Q7_6    48  0.57  0.07  0.10 0.49 0.51
Q7_7    49  0.93 -0.03 -0.27 0.57 0.43
Q7_8    50  0.59  0.14 -0.04 0.44 0.56
Q7_9    51  0.29  0.32  0.18 0.50 0.50
Q7_10   52  0.12  0.40  0.28 0.52 0.48
Q7_11   53  0.50  0.24 -0.02 0.47 0.53
Q7_12   54  0.65 -0.02 -0.05 0.37 0.63
Q7_13   55  0.57 -0.16 -0.12 0.17 0.83
Q7_14   56  0.88 -0.20 -0.22 0.42 0.58
Q7_15   57  0.23  0.30  0.20 0.44 0.56

                  PA2   PA1  PA3
SS loadings     10.65 10.55 6.57
Proportion Var   0.19  0.19 0.12
Cumulative Var   0.19  0.37 0.49
Cum. factor Var  0.38  0.76 1.00

 With factor correlations of 
     PA2  PA1  PA3
PA2 1.00 0.74 0.65
PA1 0.74 1.00 0.72
PA3 0.65 0.72 1.00

Mean item complexity =  1.4
Test of the hypothesis that 3 factors are sufficient.

The degrees of freedom for the null model are  1596  and the objective function was  46.33
The degrees of freedom for the model are 1428  and the objective function was  12.51 

The root mean square of the residuals (RMSR) is  0.05 
The df corrected root mean square of the residuals is  0.05 

Fit based upon off diagonal values = 0.98
Measures of factor score adequacy             
                                                   PA2  PA1  PA3
Correlation of (regression) scores with factors   0.98 0.98 0.98
Multiple R square of scores with factors          0.95 0.97 0.95
Minimum correlation of possible factor scores     0.90 0.93 0.90

print(fit$loadings, cutoff=0.3)

Loadings:
      PA2    PA1    PA3   
Q4_1          0.796       
Q4_2          0.784       
Q4_3          0.758       
Q4_4          0.633       
Q4_5          0.596       
Q4_6   0.349              
Q4_7   0.497              
Q4_8          0.875       
Q4_9          0.764       
Q4_10         0.548       
Q4_11         0.712       
Q4_12         0.512  0.364
Q4_13         0.538       
Q4_14         0.470       
Q4_15         0.724       
Q4_16         0.616       
Q4_17         0.727       
Q4_18         0.827       
Q4_19         0.748       
Q5_1   0.322  0.352       
Q5_2   0.540              
Q5_3   0.382              
Q5_4   0.846              
Q5_5   0.792              
Q5_6   0.560              
Q5_7   0.322         0.368
Q5_8   0.667              
Q5_9   0.327              
Q5_10                     
Q5_11  0.341              
Q5_12  0.507              
Q6_1                 0.751
Q6_2                 0.893
Q6_3                 0.881
Q6_4                 0.837
Q6_5                 0.372
Q6_6                 0.688
Q6_7                 0.709
Q6_8                 0.815
Q6_9   0.301              
Q6_10  0.300              
Q6_11  0.439         0.343
Q7_1   0.354              
Q7_2   0.486              
Q7_3   0.923              
Q7_4   0.581              
Q7_5   0.574              
Q7_6   0.528              
Q7_7   0.938              
Q7_8   0.516              
Q7_9          0.313       
Q7_10         0.374       
Q7_11  0.422              
Q7_12  0.670              
Q7_13  0.564              
Q7_14  0.867              
Q7_15                     

                 PA2   PA1   PA3
SS loadings    9.482 9.219 6.036
Proportion Var 0.166 0.162 0.106
Cumulative Var 0.166 0.328 0.434

Four factor extraction

fit <- psych::fa(r = corr.pc$rho, nfactors = 4, rotate = "Promax", fm = "pa")

Warning in fa.stats(r = r, f = f, phi = phi, n.obs = n.obs, np.obs = np.obs, :
The estimated weights for the factor scores are probably incorrect. Try a
different factor score estimation method.

fit

Factor Analysis using method =  pa
Call: psych::fa(r = corr.pc$rho, nfactors = 4, rotate = "Promax", fm = "pa")
Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
        PA1   PA3   PA2   PA4   h2   u2 com
Q4_1   0.99 -0.20 -0.09  0.02 0.66 0.34 1.1
Q4_2   0.99 -0.18 -0.06  0.04 0.72 0.28 1.1
Q4_3   0.98 -0.25 -0.02  0.01 0.66 0.34 1.1
Q4_4   0.86 -0.19  0.13  0.00 0.69 0.31 1.1
Q4_5   0.67  0.08 -0.09  0.14 0.59 0.41 1.2
Q4_6   0.27  0.06  0.15  0.30 0.48 0.52 2.6
Q4_7   0.03  0.02  0.33  0.28 0.35 0.65 2.0
Q4_8   0.98 -0.01 -0.13 -0.10 0.68 0.32 1.1
Q4_9   0.76 -0.06  0.13 -0.13 0.52 0.48 1.1
Q4_10  0.75 -0.09  0.15 -0.04 0.61 0.39 1.1
Q4_11  0.74  0.02  0.13 -0.05 0.66 0.34 1.1
Q4_12  0.44  0.42  0.03 -0.12 0.57 0.43 2.2
Q4_13  0.60  0.42 -0.17 -0.10 0.59 0.41 2.1
Q4_14  0.48  0.21  0.10  0.02 0.56 0.44 1.5
Q4_15  0.76  0.06 -0.06  0.08 0.67 0.33 1.0
Q4_16  0.64  0.13 -0.23  0.24 0.59 0.41 1.6
Q4_17  0.76  0.09 -0.01 -0.12 0.56 0.44 1.1
Q4_18  1.03 -0.13 -0.11  0.06 0.83 0.17 1.1
Q4_19  0.74  0.01  0.12 -0.02 0.67 0.33 1.1
Q5_1   0.35 -0.02  0.08  0.36 0.50 0.50 2.1
Q5_2   0.02  0.13  0.00  0.64 0.55 0.45 1.1
Q5_3   0.14  0.12 -0.15  0.69 0.61 0.39 1.2
Q5_4  -0.09 -0.23  0.10  0.93 0.67 0.33 1.2
Q5_5  -0.06 -0.30  0.09  0.90 0.59 0.41 1.3
Q5_6   0.09 -0.03  0.00  0.80 0.71 0.29 1.0
Q5_7  -0.07  0.43  0.11  0.30 0.49 0.51 2.0
Q5_8  -0.08  0.08  0.08  0.75 0.65 0.35 1.1
Q5_9   0.16  0.27 -0.05  0.52 0.66 0.34 1.8
Q5_10  0.19  0.19  0.03  0.35 0.45 0.55 2.1
Q5_11  0.21  0.10  0.25  0.24 0.50 0.50 3.3
Q5_12  0.01  0.15  0.21  0.43 0.51 0.49 1.8
Q6_1  -0.07  0.98 -0.19 -0.03 0.67 0.33 1.1
Q6_2  -0.22  1.05 -0.16  0.07 0.72 0.28 1.1
Q6_3  -0.20  1.03 -0.16  0.07 0.72 0.28 1.1
Q6_4  -0.18  1.00 -0.19  0.02 0.61 0.39 1.1
Q6_5   0.04  0.43  0.18 -0.04 0.32 0.68 1.4
Q6_6   0.02  0.93 -0.02 -0.11 0.75 0.25 1.0
Q6_7   0.09  0.90  0.02 -0.17 0.78 0.22 1.1
Q6_8  -0.07  1.00  0.03 -0.18 0.77 0.23 1.1
Q6_9   0.06  0.28  0.53 -0.23 0.41 0.59 1.9
Q6_10  0.04  0.28  0.37  0.02 0.40 0.60 1.9
Q6_11 -0.03  0.40  0.38  0.11 0.59 0.41 2.2
Q7_1   0.11  0.35  0.28  0.18 0.66 0.34 2.7
Q7_2   0.06  0.19  0.49  0.10 0.57 0.43 1.4
Q7_3  -0.22 -0.09  0.89  0.11 0.60 0.40 1.2
Q7_4  -0.04  0.16  0.63  0.01 0.51 0.49 1.1
Q7_5   0.14  0.07  0.74 -0.10 0.68 0.32 1.1
Q7_6   0.07  0.13  0.66 -0.05 0.59 0.41 1.1
Q7_7  -0.02 -0.33  0.96  0.12 0.72 0.28 1.3
Q7_8   0.13 -0.04  0.70 -0.05 0.55 0.45 1.1
Q7_9   0.30  0.20  0.27  0.07 0.56 0.44 2.9
Q7_10  0.39  0.28  0.17  0.02 0.60 0.40 2.3
Q7_11  0.28  0.00  0.57 -0.05 0.58 0.42 1.5
Q7_12 -0.03 -0.07  0.79 -0.04 0.49 0.51 1.0
Q7_13 -0.19 -0.17  0.82 -0.12 0.32 0.68 1.3
Q7_14 -0.19 -0.30  0.83  0.17 0.48 0.52 1.5
Q7_15  0.29  0.22  0.23  0.05 0.50 0.50 2.9

                        PA1  PA3  PA2  PA4
SS loadings           11.90 8.39 7.74 5.64
Proportion Var         0.21 0.15 0.14 0.10
Cumulative Var         0.21 0.36 0.49 0.59
Proportion Explained   0.35 0.25 0.23 0.17
Cumulative Proportion  0.35 0.60 0.83 1.00

 With factor correlations of 
     PA1  PA3  PA2  PA4
PA1 1.00 0.74 0.70 0.67
PA3 0.74 1.00 0.64 0.63
PA2 0.70 0.64 1.00 0.68
PA4 0.67 0.63 0.68 1.00

Mean item complexity =  1.5
Test of the hypothesis that 4 factors are sufficient.

The degrees of freedom for the null model are  1596  and the objective function was  84.54
The degrees of freedom for the model are 1374  and the objective function was  42.03 

The root mean square of the residuals (RMSR) is  0.04 
The df corrected root mean square of the residuals is  0.05 

Fit based upon off diagonal values = 0.99

print(fit$loadings, cutoff=0.3)

Loadings:
      PA1    PA3    PA2    PA4   
Q4_1   0.994                     
Q4_2   0.987                     
Q4_3   0.983                     
Q4_4   0.863                     
Q4_5   0.668                     
Q4_6                        0.300
Q4_7                 0.325       
Q4_8   0.976                     
Q4_9   0.758                     
Q4_10  0.752                     
Q4_11  0.736                     
Q4_12  0.445  0.424              
Q4_13  0.599  0.418              
Q4_14  0.481                     
Q4_15  0.763                     
Q4_16  0.640                     
Q4_17  0.761                     
Q4_18  1.033                     
Q4_19  0.737                     
Q5_1   0.355                0.363
Q5_2                        0.639
Q5_3                        0.693
Q5_4                        0.929
Q5_5                        0.899
Q5_6                        0.796
Q5_7          0.433         0.304
Q5_8                        0.755
Q5_9                        0.519
Q5_10                       0.352
Q5_11                            
Q5_12                       0.427
Q6_1          0.984              
Q6_2          1.045              
Q6_3          1.028              
Q6_4          0.996              
Q6_5          0.427              
Q6_6          0.926              
Q6_7          0.901              
Q6_8          1.003              
Q6_9                 0.531       
Q6_10                0.370       
Q6_11         0.404  0.378       
Q7_1          0.349              
Q7_2                 0.491       
Q7_3                 0.890       
Q7_4                 0.625       
Q7_5                 0.740       
Q7_6                 0.660       
Q7_7         -0.333  0.957       
Q7_8                 0.703       
Q7_9   0.301                     
Q7_10  0.390                     
Q7_11                0.571       
Q7_12                0.791       
Q7_13                0.817       
Q7_14                0.832       
Q7_15                            

                  PA1   PA3   PA2   PA4
SS loadings    11.819 9.051 7.625 5.243
Proportion Var  0.207 0.159 0.134 0.092
Cumulative Var  0.207 0.366 0.500 0.592

fit <- psych::fa(r = cov.dat, nfactors = 4, rotate = "Promax", fm = "pa", covar = T)
fit

Factor Analysis using method =  pa
Call: psych::fa(r = cov.dat, nfactors = 4, rotate = "Promax", covar = T, 
    fm = "pa")
Unstandardized loadings (pattern matrix) based upon covariance matrix
        PA1   PA3   PA2   PA4   h2   u2   H2   U2
Q4_1   0.81 -0.18 -0.09  0.03 0.43 0.32 0.57 0.43
Q4_2   0.79 -0.16 -0.07  0.01 0.43 0.25 0.63 0.37
Q4_3   0.77 -0.21 -0.02  0.02 0.40 0.30 0.57 0.43
Q4_4   0.64 -0.17  0.11  0.03 0.40 0.27 0.59 0.41
Q4_5   0.60  0.06 -0.09  0.08 0.41 0.37 0.52 0.48
Q4_6   0.27  0.08  0.13  0.26 0.41 0.55 0.43 0.57
Q4_7   0.06 -0.01  0.29  0.25 0.29 0.59 0.32 0.68
Q4_8   0.89 -0.03 -0.14 -0.09 0.52 0.34 0.61 0.39
Q4_9   0.78 -0.10  0.09 -0.14 0.48 0.53 0.48 0.52
Q4_10  0.56 -0.11  0.12 -0.01 0.32 0.31 0.51 0.49
Q4_11  0.73 -0.01  0.09 -0.07 0.55 0.36 0.60 0.40
Q4_12  0.52  0.37  0.01 -0.16 0.55 0.56 0.49 0.51
Q4_13  0.54  0.29 -0.17 -0.13 0.36 0.41 0.47 0.53
Q4_14  0.48  0.13  0.10 -0.02 0.40 0.40 0.50 0.50
Q4_15  0.73  0.03 -0.08  0.03 0.52 0.32 0.62 0.38
Q4_16  0.62  0.08 -0.21  0.19 0.46 0.42 0.52 0.48
Q4_17  0.74  0.05 -0.03 -0.14 0.46 0.47 0.50 0.50
Q4_18  0.84 -0.12 -0.10  0.02 0.50 0.18 0.73 0.27
Q4_19  0.76 -0.05  0.08 -0.04 0.58 0.36 0.62 0.38
Q5_1   0.35 -0.01  0.08  0.28 0.40 0.50 0.44 0.56
Q5_2   0.05  0.13  0.04  0.60 0.55 0.52 0.51 0.49
Q5_3   0.20  0.14 -0.14  0.61 0.58 0.51 0.53 0.47
Q5_4  -0.11 -0.16  0.09  0.97 0.78 0.45 0.64 0.36
Q5_5  -0.10 -0.23  0.08  0.91 0.63 0.44 0.59 0.41
Q5_6   0.08  0.01  0.01  0.66 0.54 0.28 0.65 0.35
Q5_7  -0.02  0.38  0.10  0.26 0.39 0.50 0.44 0.56
Q5_8  -0.05  0.13  0.08  0.71 0.67 0.45 0.60 0.40
Q5_9   0.20  0.29 -0.05  0.42 0.58 0.41 0.58 0.42
Q5_10  0.16  0.14  0.03  0.28 0.27 0.43 0.39 0.61
Q5_11  0.25  0.12  0.21  0.16 0.40 0.50 0.44 0.56
Q5_12  0.05  0.14  0.21  0.35 0.42 0.48 0.47 0.53
Q6_1  -0.05  0.76 -0.16 -0.04 0.39 0.32 0.55 0.45
Q6_2  -0.17  0.91 -0.13  0.03 0.55 0.28 0.66 0.34
Q6_3  -0.19  0.90 -0.14  0.05 0.53 0.33 0.62 0.38
Q6_4  -0.14  0.85 -0.17  0.02 0.46 0.40 0.54 0.46
Q6_5   0.07  0.38  0.19 -0.07 0.28 0.78 0.26 0.74
Q6_6   0.03  0.70 -0.03 -0.09 0.43 0.24 0.64 0.36
Q6_7   0.10  0.72  0.01 -0.15 0.52 0.24 0.68 0.32
Q6_8   0.00  0.84  0.01 -0.18 0.56 0.26 0.68 0.32
Q6_9   0.16  0.27  0.58 -0.31 0.52 0.97 0.35 0.65
Q6_10  0.07  0.24  0.32 -0.02 0.31 0.53 0.37 0.63
Q6_11  0.00  0.35  0.37  0.08 0.51 0.43 0.55 0.45
Q7_1   0.14  0.29  0.23  0.14 0.48 0.34 0.59 0.41
Q7_2   0.05  0.13  0.39  0.12 0.38 0.36 0.51 0.49
Q7_3  -0.20 -0.10  0.86  0.12 0.59 0.43 0.58 0.42
Q7_4  -0.02  0.13  0.56  0.04 0.44 0.52 0.46 0.54
Q7_5   0.15  0.04  0.66 -0.07 0.56 0.34 0.63 0.37
Q7_6   0.08  0.10  0.59 -0.05 0.46 0.38 0.55 0.45
Q7_7  -0.02 -0.28  0.90  0.11 0.65 0.38 0.63 0.37
Q7_8   0.13 -0.03  0.57 -0.04 0.39 0.38 0.50 0.50
Q7_9   0.32  0.18  0.23  0.06 0.49 0.50 0.50 0.50
Q7_10  0.38  0.27  0.11  0.00 0.47 0.42 0.52 0.48
Q7_11  0.22 -0.02  0.43  0.00 0.35 0.35 0.50 0.50
Q7_12 -0.01 -0.05  0.73 -0.03 0.46 0.59 0.44 0.56
Q7_13 -0.15 -0.12  0.73 -0.14 0.27 0.71 0.27 0.73
Q7_14 -0.19 -0.22  0.75  0.18 0.43 0.55 0.44 0.56
Q7_15  0.28  0.18  0.17  0.04 0.36 0.46 0.44 0.56

                       PA1  PA3  PA2  PA4
SS loadings           9.51 5.94 6.32 4.73
Proportion Var        0.19 0.12 0.12 0.09
Cumulative Var        0.19 0.30 0.43 0.52
Proportion Explained  0.36 0.22 0.24 0.18
Cumulative Proportion 0.36 0.58 0.82 1.00

 Standardized loadings (pattern matrix)
      item   PA1   PA3   PA2   PA4   h2   u2
Q4_1     1  0.93 -0.21 -0.10  0.04 0.57 0.43
Q4_2     2  0.97 -0.19 -0.08  0.01 0.63 0.37
Q4_3     3  0.92 -0.25 -0.02  0.02 0.57 0.43
Q4_4     4  0.79 -0.21  0.13  0.04 0.59 0.41
Q4_5     5  0.68  0.06 -0.10  0.09 0.52 0.48
Q4_6     6  0.28  0.08  0.13  0.26 0.43 0.57
Q4_7     7  0.07 -0.01  0.31  0.26 0.32 0.68
Q4_8     8  0.95 -0.04 -0.15 -0.09 0.61 0.39
Q4_9     9  0.78 -0.10  0.09 -0.14 0.48 0.52
Q4_10   10  0.71 -0.14  0.15 -0.01 0.51 0.49
Q4_11   11  0.76 -0.01  0.10 -0.07 0.60 0.40
Q4_12   12  0.50  0.35  0.01 -0.15 0.49 0.51
Q4_13   13  0.62  0.33 -0.19 -0.14 0.47 0.53
Q4_14   14  0.53  0.14  0.11 -0.02 0.50 0.50
Q4_15   15  0.80  0.03 -0.09  0.03 0.62 0.38
Q4_16   16  0.66  0.09 -0.22  0.20 0.52 0.48
Q4_17   17  0.77  0.06 -0.03 -0.14 0.50 0.50
Q4_18   18  1.02 -0.14 -0.12  0.02 0.73 0.27
Q4_19   19  0.79 -0.05  0.09 -0.04 0.62 0.38
Q5_1    20  0.37 -0.01  0.08  0.30 0.44 0.56
Q5_2    21  0.05  0.12  0.04  0.58 0.51 0.49
Q5_3    22  0.19  0.14 -0.14  0.58 0.53 0.47
Q5_4    23 -0.10 -0.14  0.08  0.88 0.64 0.36
Q5_5    24 -0.10 -0.22  0.08  0.88 0.59 0.41
Q5_6    25  0.09  0.02  0.01  0.73 0.65 0.35
Q5_7    26 -0.02  0.40  0.10  0.27 0.44 0.56
Q5_8    27 -0.05  0.13  0.08  0.67 0.60 0.40
Q5_9    28  0.20  0.29 -0.05  0.42 0.58 0.42
Q5_10   29  0.19  0.16  0.03  0.33 0.39 0.61
Q5_11   30  0.26  0.12  0.22  0.16 0.44 0.56
Q5_12   31  0.05  0.15  0.22  0.37 0.47 0.53
Q6_1    32 -0.05  0.90 -0.19 -0.04 0.55 0.45
Q6_2    33 -0.18  1.00 -0.15  0.03 0.66 0.34
Q6_3    34 -0.20  0.97 -0.15  0.05 0.62 0.38
Q6_4    35 -0.15  0.92 -0.18  0.02 0.54 0.46
Q6_5    36  0.07  0.37  0.18 -0.07 0.26 0.74
Q6_6    37  0.04  0.85 -0.04 -0.11 0.64 0.36
Q6_7    38  0.11  0.83  0.01 -0.17 0.68 0.32
Q6_8    39 -0.01  0.92  0.01 -0.20 0.68 0.32
Q6_9    40  0.13  0.22  0.47 -0.26 0.35 0.65
Q6_10   41  0.08  0.27  0.35 -0.02 0.37 0.63
Q6_11   42  0.01  0.36  0.38  0.09 0.55 0.45
Q7_1    43  0.15  0.32  0.25  0.16 0.59 0.41
Q7_2    44  0.06  0.15  0.46  0.14 0.51 0.49
Q7_3    45 -0.19 -0.10  0.85  0.12 0.58 0.42
Q7_4    46 -0.02  0.14  0.57  0.05 0.46 0.54
Q7_5    47  0.16  0.04  0.70 -0.08 0.63 0.37
Q7_6    48  0.08  0.11  0.64 -0.05 0.55 0.45
Q7_7    49 -0.02 -0.28  0.88  0.11 0.63 0.37
Q7_8    50  0.15 -0.04  0.65 -0.05 0.50 0.50
Q7_9    51  0.33  0.18  0.23  0.06 0.50 0.50
Q7_10   52  0.40  0.28  0.11  0.00 0.52 0.48
Q7_11   53  0.26 -0.02  0.52  0.00 0.50 0.50
Q7_12   54 -0.01 -0.05  0.72 -0.03 0.44 0.56
Q7_13   55 -0.15 -0.12  0.74 -0.14 0.27 0.73
Q7_14   56 -0.19 -0.22  0.76  0.18 0.44 0.56
Q7_15   57  0.31  0.20  0.19  0.04 0.44 0.56

                  PA1  PA3  PA2  PA4
SS loadings     10.68 6.66 7.10 5.32
Proportion Var   0.19 0.12 0.12 0.09
Cumulative Var   0.19 0.30 0.43 0.52
Cum. factor Var  0.36 0.58 0.82 1.00

 With factor correlations of 
     PA1  PA3  PA2  PA4
PA1 1.00 0.73 0.70 0.65
PA3 0.73 1.00 0.63 0.58
PA2 0.70 0.63 1.00 0.65
PA4 0.65 0.58 0.65 1.00

Mean item complexity =  1.5
Test of the hypothesis that 4 factors are sufficient.

The degrees of freedom for the null model are  1596  and the objective function was  46.33
The degrees of freedom for the model are 1374  and the objective function was  10.73 

The root mean square of the residuals (RMSR) is  0.04 
The df corrected root mean square of the residuals is  0.04 

Fit based upon off diagonal values = 0.99
Measures of factor score adequacy             
                                                   PA1  PA3  PA2  PA4
Correlation of (regression) scores with factors   0.98 0.98 0.97 0.96
Multiple R square of scores with factors          0.97 0.95 0.94 0.92
Minimum correlation of possible factor scores     0.94 0.91 0.87 0.84

print(fit$loadings, cutoff=0.3)

Loadings:
      PA1    PA3    PA2    PA4   
Q4_1   0.806                     
Q4_2   0.794                     
Q4_3   0.769                     
Q4_4   0.645                     
Q4_5   0.602                     
Q4_6                             
Q4_7                             
Q4_8   0.885                     
Q4_9   0.783                     
Q4_10  0.560                     
Q4_11  0.727                     
Q4_12  0.522  0.371              
Q4_13  0.543                     
Q4_14  0.478                     
Q4_15  0.732                     
Q4_16  0.621                     
Q4_17  0.741                     
Q4_18  0.838                     
Q4_19  0.762                     
Q5_1   0.355                     
Q5_2                        0.597
Q5_3                        0.610
Q5_4                        0.970
Q5_5                        0.912
Q5_6                        0.664
Q5_7          0.376              
Q5_8                        0.710
Q5_9                        0.423
Q5_10                            
Q5_11                            
Q5_12                       0.351
Q6_1          0.763              
Q6_2          0.908              
Q6_3          0.897              
Q6_4          0.851              
Q6_5          0.382              
Q6_6          0.700              
Q6_7          0.725              
Q6_8          0.835              
Q6_9                 0.578 -0.312
Q6_10                0.317       
Q6_11         0.353  0.369       
Q7_1                             
Q7_2                 0.394       
Q7_3                 0.865       
Q7_4                 0.558       
Q7_5                 0.660       
Q7_6                 0.591       
Q7_7                 0.896       
Q7_8                 0.571       
Q7_9   0.323                     
Q7_10  0.383                     
Q7_11                0.434       
Q7_12                0.734       
Q7_13                0.732       
Q7_14                0.751       
Q7_15                            

                 PA1   PA3   PA2   PA4
SS loadings    9.520 6.311 6.238 4.572
Proportion Var 0.167 0.111 0.109 0.080
Cumulative Var 0.167 0.278 0.387 0.467

Five factor extraction

fit <- psych::fa(r = corr.pc$rho, nfactors = 5, rotate = "Promax", fm = "pa")
fit

Factor Analysis using method =  pa
Call: psych::fa(r = corr.pc$rho, nfactors = 5, rotate = "Promax", fm = "pa")
Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
        PA1   PA3   PA2   PA4   PA5   h2   u2 com
Q4_1   1.02 -0.17 -0.13  0.01 -0.07 0.67 0.33 1.1
Q4_2   0.99 -0.16 -0.08  0.04 -0.01 0.72 0.28 1.1
Q4_3   1.01 -0.21 -0.05 -0.01 -0.08 0.67 0.33 1.1
Q4_4   0.94 -0.10  0.05 -0.03 -0.25 0.77 0.23 1.2
Q4_5   0.67  0.09 -0.10  0.14  0.02 0.59 0.41 1.2
Q4_6   0.30  0.10  0.11  0.29 -0.12 0.49 0.51 2.8
Q4_7   0.06  0.06  0.29  0.27 -0.16 0.36 0.64 2.7
Q4_8   0.97 -0.02 -0.13 -0.09  0.07 0.68 0.32 1.1
Q4_9   0.74 -0.09  0.14 -0.12  0.10 0.53 0.47 1.2
Q4_10  0.79 -0.04  0.11 -0.05 -0.13 0.63 0.37 1.1
Q4_11  0.72 -0.01  0.15 -0.04  0.10 0.67 0.33 1.1
Q4_12  0.39  0.34  0.09 -0.09  0.28 0.63 0.37 3.1
Q4_13  0.53  0.31 -0.10 -0.07  0.38 0.70 0.30 2.6
Q4_14  0.42  0.12  0.17  0.05  0.28 0.63 0.37 2.3
Q4_15  0.73  0.00 -0.03  0.10  0.18 0.69 0.31 1.2
Q4_16  0.63  0.11 -0.22  0.25  0.08 0.59 0.41 1.7
Q4_17  0.75  0.08 -0.01 -0.11  0.06 0.56 0.44 1.1
Q4_18  1.02 -0.13 -0.11  0.07  0.05 0.83 0.17 1.1
Q4_19  0.71 -0.03  0.15  0.00  0.13 0.68 0.32 1.2
Q5_1   0.32 -0.07  0.12  0.39  0.14 0.52 0.48 2.5
Q5_2  -0.01  0.09  0.02  0.66  0.09 0.56 0.44 1.1
Q5_3   0.09  0.05 -0.11  0.74  0.21 0.66 0.34 1.2
Q5_4  -0.08 -0.21  0.08  0.93 -0.08 0.67 0.33 1.2
Q5_5  -0.05 -0.27  0.06  0.89 -0.13 0.60 0.40 1.2
Q5_6   0.09 -0.04  0.00  0.80 -0.01 0.70 0.30 1.0
Q5_7  -0.09  0.40  0.13  0.32  0.07 0.50 0.50 2.3
Q5_8  -0.09  0.07  0.08  0.76  0.00 0.65 0.35 1.1
Q5_9   0.15  0.26 -0.05  0.53  0.05 0.66 0.34 1.7
Q5_10  0.18  0.18  0.03  0.36  0.01 0.45 0.55 2.1
Q5_11  0.20  0.08  0.27  0.25  0.05 0.51 0.49 3.1
Q5_12  0.01  0.16  0.20  0.43 -0.04 0.51 0.49 1.8
Q6_1  -0.09  0.95 -0.18 -0.01  0.14 0.67 0.33 1.1
Q6_2  -0.21  1.07 -0.18  0.06 -0.02 0.73 0.27 1.1
Q6_3  -0.18  1.05 -0.18  0.06 -0.03 0.72 0.28 1.1
Q6_4  -0.16  1.03 -0.23  0.01 -0.06 0.63 0.37 1.2
Q6_5   0.02  0.40  0.20 -0.03  0.08 0.33 0.67 1.6
Q6_6   0.04  0.96 -0.05 -0.12 -0.07 0.77 0.23 1.1
Q6_7   0.09  0.90  0.01 -0.17  0.03 0.78 0.22 1.1
Q6_8  -0.06  1.01  0.01 -0.19 -0.01 0.77 0.23 1.1
Q6_9  -0.02  0.16  0.64 -0.21  0.30 0.53 0.47 1.8
Q6_10  0.02  0.24  0.40  0.03  0.08 0.41 0.59 1.8
Q6_11 -0.04  0.38  0.39  0.12  0.03 0.59 0.41 2.2
Q7_1   0.13  0.38  0.25  0.17 -0.10 0.67 0.33 2.7
Q7_2   0.08  0.23  0.46  0.10 -0.14 0.58 0.42 1.9
Q7_3  -0.20 -0.08  0.88  0.11 -0.13 0.60 0.40 1.2
Q7_4   0.02  0.28  0.55 -0.03 -0.38 0.63 0.37 2.4
Q7_5   0.17  0.10  0.71 -0.11 -0.15 0.69 0.31 1.3
Q7_6   0.06  0.11  0.67 -0.04  0.00 0.59 0.41 1.1
Q7_7  -0.03 -0.36  0.98  0.14 -0.01 0.72 0.28 1.3
Q7_8   0.15 -0.01  0.68 -0.06 -0.12 0.55 0.45 1.2
Q7_9   0.34  0.26  0.22  0.06 -0.16 0.58 0.42 3.3
Q7_10  0.45  0.37  0.10 -0.01 -0.23 0.66 0.34 2.6
Q7_11  0.33  0.07  0.52 -0.08 -0.23 0.62 0.38 2.3
Q7_12 -0.07 -0.14  0.85 -0.02  0.11 0.53 0.47 1.1
Q7_13 -0.24 -0.26  0.90 -0.10  0.13 0.38 0.62 1.4
Q7_14 -0.18 -0.31  0.84  0.18 -0.07 0.48 0.52 1.5
Q7_15  0.33  0.29  0.17  0.03 -0.20 0.54 0.46 3.2

                        PA1  PA3  PA2  PA4  PA5
SS loadings           11.88 8.37 7.60 5.75 1.18
Proportion Var         0.21 0.15 0.13 0.10 0.02
Cumulative Var         0.21 0.36 0.49 0.59 0.61
Proportion Explained   0.34 0.24 0.22 0.17 0.03
Cumulative Proportion  0.34 0.58 0.80 0.97 1.00

 With factor correlations of 
     PA1  PA3  PA2  PA4  PA5
PA1 1.00 0.74 0.71 0.68 0.17
PA3 0.74 1.00 0.66 0.64 0.22
PA2 0.71 0.66 1.00 0.69 0.12
PA4 0.68 0.64 0.69 1.00 0.09
PA5 0.17 0.22 0.12 0.09 1.00

Mean item complexity =  1.6
Test of the hypothesis that 5 factors are sufficient.

The degrees of freedom for the null model are  1596  and the objective function was  84.54
The degrees of freedom for the model are 1321  and the objective function was  40.74 

The root mean square of the residuals (RMSR) is  0.04 
The df corrected root mean square of the residuals is  0.04 

Fit based upon off diagonal values = 0.99

print(fit$loadings, cutoff=0.3)

Loadings:
      PA1    PA3    PA2    PA4    PA5   
Q4_1   1.017                            
Q4_2   0.991                            
Q4_3   1.007                            
Q4_4   0.936                            
Q4_5   0.666                            
Q4_6                                    
Q4_7                                    
Q4_8   0.965                            
Q4_9   0.739                            
Q4_10  0.787                            
Q4_11  0.716                            
Q4_12  0.390  0.338                     
Q4_13  0.533  0.308                0.382
Q4_14  0.424                            
Q4_15  0.729                            
Q4_16  0.625                            
Q4_17  0.751                            
Q4_18  1.024                            
Q4_19  0.710                            
Q5_1   0.321                0.388       
Q5_2                        0.662       
Q5_3                        0.740       
Q5_4                        0.930       
Q5_5                        0.895       
Q5_6                        0.803       
Q5_7          0.404         0.317       
Q5_8                        0.764       
Q5_9                        0.528       
Q5_10                       0.358       
Q5_11                                   
Q5_12                       0.430       
Q6_1          0.950                     
Q6_2          1.066                     
Q6_3          1.049                     
Q6_4          1.033                     
Q6_5          0.396                     
Q6_6          0.964                     
Q6_7          0.898                     
Q6_8          1.015                     
Q6_9                 0.643              
Q6_10                0.396              
Q6_11         0.384  0.387              
Q7_1          0.382                     
Q7_2                 0.457              
Q7_3                 0.876              
Q7_4                 0.550        -0.384
Q7_5                 0.710              
Q7_6                 0.669              
Q7_7         -0.363  0.977              
Q7_8                 0.682              
Q7_9   0.335                            
Q7_10  0.445  0.374                     
Q7_11  0.332         0.519              
Q7_12                0.851              
Q7_13                0.897              
Q7_14        -0.306  0.836              
Q7_15  0.334                            

                  PA1   PA3   PA2   PA4   PA5
SS loadings    11.823 9.105 7.726 5.384 1.195
Proportion Var  0.207 0.160 0.136 0.094 0.021
Cumulative Var  0.207 0.367 0.503 0.597 0.618

fit <- psych::fa(r = cov.dat, nfactors = 5, rotate = "Promax", fm = "pa", covar = T)
fit

Factor Analysis using method =  pa
Call: psych::fa(r = cov.dat, nfactors = 5, rotate = "Promax", covar = T, 
    fm = "pa")
Unstandardized loadings (pattern matrix) based upon covariance matrix
        PA1   PA3   PA4   PA2   PA5   h2   u2   H2   U2
Q4_1   0.82 -0.09  0.01 -0.04 -0.16 0.44 0.31 0.59 0.41
Q4_2   0.79 -0.11  0.01 -0.04 -0.07 0.43 0.24 0.64 0.36
Q4_3   0.79 -0.12 -0.01  0.02 -0.14 0.42 0.28 0.60 0.40
Q4_4   0.70 -0.02 -0.02  0.17 -0.24 0.45 0.22 0.67 0.33
Q4_5   0.58  0.05  0.09 -0.07 -0.01 0.41 0.37 0.52 0.48
Q4_6   0.29  0.14  0.25  0.15 -0.12 0.42 0.54 0.44 0.56
Q4_7   0.10  0.08  0.23  0.31 -0.13 0.30 0.58 0.35 0.65
Q4_8   0.86 -0.01 -0.09 -0.11 -0.02 0.52 0.34 0.61 0.39
Q4_9   0.75 -0.10 -0.14  0.07  0.09 0.48 0.53 0.47 0.53
Q4_10  0.60  0.00 -0.05  0.15 -0.15 0.34 0.28 0.55 0.45
Q4_11  0.69 -0.04 -0.06  0.07  0.12 0.55 0.36 0.60 0.40
Q4_12  0.46  0.23 -0.12 -0.05  0.30 0.57 0.54 0.51 0.49
Q4_13  0.47  0.14 -0.08 -0.22  0.27 0.39 0.38 0.51 0.49
Q4_14  0.41 -0.01  0.03  0.02  0.30 0.43 0.37 0.54 0.46
Q4_15  0.68 -0.05  0.06 -0.10  0.15 0.53 0.31 0.63 0.37
Q4_16  0.60  0.07  0.21 -0.18 -0.04 0.46 0.42 0.52 0.48
Q4_17  0.72  0.06 -0.14 -0.02  0.03 0.46 0.47 0.50 0.50
Q4_18  0.82 -0.10  0.02 -0.08 -0.02 0.50 0.18 0.73 0.27
Q4_19  0.72 -0.08 -0.02  0.05  0.12 0.58 0.36 0.62 0.38
Q5_1   0.28 -0.15  0.36  0.00  0.24 0.44 0.46 0.49 0.51
Q5_2   0.01  0.05  0.67  0.01  0.05 0.56 0.51 0.52 0.48
Q5_3   0.10 -0.07  0.76 -0.22  0.24 0.68 0.41 0.62 0.38
Q5_4  -0.08 -0.09  1.01  0.14 -0.27 0.78 0.45 0.63 0.37
Q5_5  -0.07 -0.13  0.94  0.14 -0.31 0.63 0.44 0.59 0.41
Q5_6   0.06 -0.02  0.72  0.01 -0.05 0.54 0.28 0.66 0.34
Q5_7  -0.05  0.27  0.30  0.06  0.15 0.40 0.49 0.45 0.55
Q5_8  -0.08  0.07  0.78  0.07  0.01 0.67 0.44 0.60 0.40
Q5_9   0.14  0.17  0.50 -0.07  0.13 0.60 0.39 0.60 0.40
Q5_10  0.14  0.10  0.31  0.02  0.03 0.28 0.43 0.39 0.61
Q5_11  0.21  0.03  0.20  0.15  0.18 0.41 0.50 0.45 0.55
Q5_12  0.04  0.12  0.38  0.19  0.02 0.42 0.48 0.47 0.53
Q6_1  -0.06  0.68 -0.02 -0.15  0.08 0.39 0.32 0.55 0.45
Q6_2  -0.13  0.93  0.02 -0.07 -0.12 0.58 0.25 0.69 0.31
Q6_3  -0.15  0.92  0.04 -0.08 -0.12 0.56 0.30 0.65 0.35
Q6_4  -0.10  0.92  0.00 -0.09 -0.18 0.51 0.35 0.59 0.41
Q6_5   0.02  0.25 -0.04  0.12  0.28 0.30 0.77 0.28 0.72
Q6_6   0.04  0.68 -0.09 -0.01  0.02 0.43 0.24 0.64 0.36
Q6_7   0.10  0.67 -0.15  0.01  0.10 0.52 0.24 0.68 0.32
Q6_8   0.00  0.78 -0.18  0.01  0.10 0.56 0.26 0.68 0.32
Q6_9   0.01 -0.05 -0.28  0.38  0.84 0.74 0.75 0.50 0.50
Q6_10  0.02  0.11  0.02  0.22  0.33 0.33 0.50 0.40 0.60
Q6_11 -0.02  0.26  0.11  0.29  0.23 0.52 0.42 0.55 0.45
Q7_1   0.13  0.26  0.16  0.20  0.08 0.48 0.34 0.59 0.41
Q7_2   0.07  0.16  0.11  0.37  0.01 0.38 0.35 0.52 0.48
Q7_3  -0.15 -0.01  0.09  0.80  0.02 0.61 0.42 0.59 0.41
Q7_4   0.06  0.30 -0.02  0.58 -0.18 0.52 0.44 0.54 0.46
Q7_5   0.18  0.08 -0.10  0.59  0.10 0.57 0.33 0.63 0.37
Q7_6   0.08  0.09 -0.05  0.51  0.17 0.46 0.38 0.55 0.45
Q7_7   0.00 -0.23  0.10  0.80  0.11 0.65 0.38 0.63 0.37
Q7_8   0.14 -0.01 -0.05  0.50  0.11 0.39 0.38 0.50 0.50
Q7_9   0.33  0.19  0.06  0.21  0.03 0.49 0.49 0.50 0.50
Q7_10  0.40  0.31 -0.02  0.12 -0.05 0.48 0.41 0.54 0.46
Q7_11  0.25  0.06 -0.03  0.42 -0.04 0.37 0.34 0.52 0.48
Q7_12 -0.04 -0.13 -0.01  0.60  0.33 0.47 0.58 0.45 0.55
Q7_13 -0.20 -0.24 -0.12  0.58  0.42 0.30 0.68 0.31 0.69
Q7_14 -0.16 -0.17  0.18  0.67  0.07 0.43 0.55 0.44 0.56
Q7_15  0.29  0.20  0.04  0.16  0.01 0.36 0.46 0.44 0.56

                       PA1  PA3  PA4  PA2  PA5
SS loadings           9.10 5.24 5.22 5.46 2.46
Proportion Var        0.18 0.10 0.10 0.11 0.05
Cumulative Var        0.18 0.28 0.39 0.49 0.54
Proportion Explained  0.33 0.19 0.19 0.20 0.09
Cumulative Proportion 0.33 0.52 0.71 0.91 1.00

 Standardized loadings (pattern matrix)
      item   PA1   PA3   PA4   PA2   PA5   h2   u2
Q4_1     1  0.95 -0.11  0.01 -0.04 -0.18 0.59 0.41
Q4_2     2  0.96 -0.13  0.01 -0.05 -0.08 0.64 0.36
Q4_3     3  0.94 -0.14 -0.01  0.03 -0.17 0.60 0.40
Q4_4     4  0.86 -0.02 -0.02  0.20 -0.29 0.67 0.33
Q4_5     5  0.66  0.06  0.10 -0.08 -0.01 0.52 0.48
Q4_6     6  0.30  0.14  0.26  0.16 -0.12 0.44 0.56
Q4_7     7  0.11  0.09  0.25  0.33 -0.14 0.35 0.65
Q4_8     8  0.93 -0.01 -0.10 -0.12 -0.02 0.61 0.39
Q4_9     9  0.75 -0.10 -0.14  0.07  0.09 0.47 0.53
Q4_10   10  0.75  0.00 -0.06  0.19 -0.19 0.55 0.45
Q4_11   11  0.73 -0.04 -0.06  0.07  0.12 0.60 0.40
Q4_12   12  0.43  0.22 -0.12 -0.05  0.28 0.51 0.49
Q4_13   13  0.54  0.15 -0.09 -0.25  0.31 0.51 0.49
Q4_14   14  0.46 -0.02  0.03  0.02  0.33 0.54 0.46
Q4_15   15  0.74 -0.06  0.07 -0.11  0.16 0.63 0.37
Q4_16   16  0.63  0.08  0.22 -0.19 -0.05 0.52 0.48
Q4_17   17  0.75  0.06 -0.15 -0.02  0.03 0.50 0.50
Q4_18   18  0.99 -0.12  0.03 -0.10 -0.03 0.73 0.27
Q4_19   19  0.74 -0.09 -0.02  0.05  0.13 0.62 0.38
Q5_1    20  0.30 -0.16  0.38  0.00  0.26 0.49 0.51
Q5_2    21  0.01  0.05  0.65  0.01  0.04 0.52 0.48
Q5_3    22  0.10 -0.06  0.72 -0.21  0.23 0.62 0.38
Q5_4    23 -0.07 -0.08  0.91  0.13 -0.24 0.63 0.37
Q5_5    24 -0.07 -0.13  0.91  0.13 -0.30 0.59 0.41
Q5_6    25  0.07 -0.02  0.80  0.02 -0.06 0.66 0.34
Q5_7    26 -0.05  0.29  0.32  0.06  0.16 0.45 0.55
Q5_8    27 -0.07  0.06  0.74  0.06  0.01 0.60 0.40
Q5_9    28  0.14  0.17  0.50 -0.07  0.13 0.60 0.40
Q5_10   29  0.16  0.11  0.37  0.02  0.04 0.39 0.61
Q5_11   30  0.22  0.03  0.21  0.16  0.19 0.45 0.55
Q5_12   31  0.04  0.12  0.40  0.20  0.03 0.47 0.53
Q6_1    32 -0.07  0.81 -0.02 -0.18  0.09 0.55 0.45
Q6_2    33 -0.15  1.03  0.02 -0.08 -0.13 0.69 0.31
Q6_3    34 -0.16  1.00  0.04 -0.08 -0.13 0.65 0.35
Q6_4    35 -0.11  0.99  0.00 -0.10 -0.20 0.59 0.41
Q6_5    36  0.02  0.25 -0.04  0.11  0.27 0.28 0.72
Q6_6    37  0.05  0.83 -0.11 -0.02  0.02 0.64 0.36
Q6_7    38  0.11  0.77 -0.17  0.01  0.11 0.68 0.32
Q6_8    39  0.00  0.86 -0.20  0.01  0.11 0.68 0.32
Q6_9    40  0.01 -0.04 -0.23  0.31  0.68 0.50 0.50
Q6_10   41  0.02  0.12  0.02  0.24  0.36 0.40 0.60
Q6_11   42 -0.02  0.27  0.12  0.30  0.24 0.55 0.45
Q7_1    43  0.14  0.29  0.18  0.22  0.09 0.59 0.41
Q7_2    44  0.09  0.19  0.13  0.43  0.01 0.52 0.48
Q7_3    45 -0.15 -0.01  0.09  0.79  0.02 0.59 0.41
Q7_4    46  0.06  0.31 -0.02  0.60 -0.18 0.54 0.46
Q7_5    47  0.18  0.08 -0.10  0.63  0.10 0.63 0.37
Q7_6    48  0.08  0.09 -0.06  0.55  0.18 0.55 0.45
Q7_7    49  0.00 -0.22  0.10  0.78  0.11 0.63 0.37
Q7_8    50  0.16 -0.01 -0.06  0.57  0.13 0.50 0.50
Q7_9    51  0.33  0.19  0.06  0.22  0.03 0.50 0.50
Q7_10   52  0.42  0.33 -0.02  0.13 -0.05 0.54 0.46
Q7_11   53  0.30  0.07 -0.03  0.50 -0.04 0.52 0.48
Q7_12   54 -0.04 -0.13 -0.01  0.58  0.33 0.45 0.55
Q7_13   55 -0.20 -0.24 -0.12  0.58  0.43 0.31 0.69
Q7_14   56 -0.16 -0.18  0.18  0.68  0.07 0.44 0.56
Q7_15   57  0.32  0.22  0.04  0.18  0.01 0.44 0.56

                  PA1  PA3  PA4  PA2  PA5
SS loadings     10.22 5.88 5.86 6.14 2.76
Proportion Var   0.18 0.10 0.10 0.11 0.05
Cumulative Var   0.18 0.28 0.39 0.49 0.54
Cum. factor Var  0.33 0.52 0.71 0.91 1.00

 With factor correlations of 
     PA1  PA3  PA4  PA2  PA5
PA1 1.00 0.70 0.69 0.61 0.62
PA3 0.70 1.00 0.62 0.51 0.65
PA4 0.69 0.62 1.00 0.63 0.58
PA2 0.61 0.51 0.63 1.00 0.42
PA5 0.62 0.65 0.58 0.42 1.00

Mean item complexity =  1.7
Test of the hypothesis that 5 factors are sufficient.

The degrees of freedom for the null model are  1596  and the objective function was  46.33
The degrees of freedom for the model are 1321  and the objective function was  9.85 

The root mean square of the residuals (RMSR) is  0.03 
The df corrected root mean square of the residuals is  0.04 

Fit based upon off diagonal values = 0.99
Measures of factor score adequacy             
                                                   PA1  PA3  PA4  PA2  PA5
Correlation of (regression) scores with factors   0.98 0.98 0.97 0.96 0.92
Multiple R square of scores with factors          0.97 0.95 0.93 0.92 0.84
Minimum correlation of possible factor scores     0.94 0.90 0.87 0.84 0.68

print(fit$loadings, cutoff=0.3)

Loadings:
      PA1    PA3    PA4    PA2    PA5   
Q4_1   0.820                            
Q4_2   0.785                            
Q4_3   0.785                            
Q4_4   0.701                            
Q4_5   0.583                            
Q4_6                                    
Q4_7                        0.311       
Q4_8   0.865                            
Q4_9   0.754                            
Q4_10  0.595                            
Q4_11  0.692                            
Q4_12  0.456                            
Q4_13  0.470                            
Q4_14  0.409                            
Q4_15  0.676                            
Q4_16  0.597                            
Q4_17  0.723                            
Q4_18  0.815                            
Q4_19  0.721                            
Q5_1                 0.360              
Q5_2                 0.672              
Q5_3                 0.757              
Q5_4                 1.009              
Q5_5                 0.941        -0.310
Q5_6                 0.722              
Q5_7                 0.302              
Q5_8                 0.783              
Q5_9                 0.496              
Q5_10                0.312              
Q5_11                                   
Q5_12                0.383              
Q6_1          0.682                     
Q6_2          0.935                     
Q6_3          0.924                     
Q6_4          0.917                     
Q6_5                                    
Q6_6          0.679                     
Q6_7          0.671                     
Q6_8          0.777                     
Q6_9                        0.383  0.836
Q6_10                              0.328
Q6_11                                   
Q7_1                                    
Q7_2                        0.368       
Q7_3                        0.802       
Q7_4                        0.584       
Q7_5                        0.595       
Q7_6                        0.509       
Q7_7                        0.796       
Q7_8                        0.504       
Q7_9   0.326                            
Q7_10  0.401  0.310                     
Q7_11                       0.418       
Q7_12                       0.596  0.333
Q7_13                       0.578  0.422
Q7_14                       0.670       
Q7_15                                   

                 PA1   PA3   PA4   PA2   PA5
SS loadings    8.951 5.582 5.349 4.857 2.260
Proportion Var 0.157 0.098 0.094 0.085 0.040
Cumulative Var 0.157 0.255 0.349 0.434 0.474

Six factor extraction

fit <- psych::fa(r = corr.pc$rho, nfactors = 6,
          rotate = "Promax", fm = "pa")
fit

Factor Analysis using method =  pa
Call: psych::fa(r = corr.pc$rho, nfactors = 6, rotate = "Promax", fm = "pa")
Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
        PA1   PA6   PA2   PA4   PA5   PA3   h2   u2 com
Q4_1   0.85 -0.12 -0.10  0.01  0.18 -0.07 0.67 0.33 1.2
Q4_2   0.82 -0.14 -0.08  0.03  0.15  0.05 0.72 0.28 1.2
Q4_3   0.86 -0.13 -0.02  0.00  0.14 -0.08 0.68 0.32 1.1
Q4_4   0.83  0.00  0.11 -0.02  0.21 -0.30 0.78 0.22 1.4
Q4_5   0.52  0.03 -0.12  0.13  0.18  0.10 0.59 0.41 1.6
Q4_6   0.30  0.15  0.16  0.29  0.06 -0.15 0.50 0.50 3.7
Q4_7   0.15  0.20  0.38  0.28 -0.09 -0.23 0.42 0.58 3.8
Q4_8   0.86  0.04 -0.05 -0.08 -0.06  0.11 0.69 0.31 1.1
Q4_9   0.65 -0.04  0.14 -0.11 -0.06  0.18 0.53 0.47 1.4
Q4_10  0.77  0.11  0.21 -0.04 -0.03 -0.18 0.68 0.32 1.3
Q4_11  0.63  0.02  0.14 -0.03 -0.02  0.20 0.67 0.33 1.3
Q4_12  0.39  0.33  0.13 -0.08 -0.28  0.43 0.65 0.35 4.0
Q4_13  0.42  0.18 -0.14 -0.07 -0.13  0.60 0.71 0.29 2.3
Q4_14  0.37  0.09  0.13  0.05 -0.16  0.45 0.62 0.38 2.5
Q4_15  0.62  0.00 -0.02  0.10 -0.06  0.29 0.69 0.31 1.5
Q4_16  0.57  0.15 -0.13  0.25 -0.09  0.09 0.60 0.40 1.8
Q4_17  0.67  0.10  0.03 -0.10 -0.02  0.12 0.56 0.44 1.2
Q4_18  0.87 -0.09 -0.08  0.07  0.04  0.11 0.83 0.17 1.1
Q4_19  0.63  0.01  0.15  0.00 -0.08  0.24 0.69 0.31 1.4
Q5_1   0.16 -0.21 -0.04  0.37  0.22  0.33 0.57 0.43 3.8
Q5_2  -0.01  0.07  0.03  0.64 -0.05  0.15 0.56 0.44 1.2
Q5_3  -0.02 -0.08 -0.19  0.72  0.05  0.36 0.69 0.31 1.7
Q5_4  -0.01 -0.07  0.18  0.91 -0.13 -0.16 0.69 0.31 1.2
Q5_5   0.01 -0.12  0.15  0.87 -0.08 -0.22 0.61 0.39 1.3
Q5_6   0.07 -0.02  0.02  0.77  0.02  0.01 0.70 0.30 1.0
Q5_7  -0.04  0.36  0.14  0.31 -0.07  0.16 0.50 0.50 2.9
Q5_8  -0.09  0.04  0.07  0.73  0.06  0.05 0.65 0.35 1.1
Q5_9   0.05  0.11 -0.13  0.50  0.23  0.17 0.68 0.32 1.9
Q5_10  0.12  0.11 -0.01  0.34  0.13  0.10 0.45 0.55 2.0
Q5_11  0.08 -0.05  0.10  0.24  0.28  0.22 0.53 0.47 3.5
Q5_12 -0.03  0.08  0.12  0.41  0.20  0.04 0.51 0.49 1.8
Q6_1  -0.08  0.74 -0.17 -0.01  0.05  0.24 0.67 0.33 1.4
Q6_2  -0.10  0.96 -0.06  0.07 -0.03 -0.04 0.76 0.24 1.0
Q6_3  -0.04  1.00 -0.02  0.08 -0.13 -0.07 0.79 0.21 1.1
Q6_4  -0.04  0.97 -0.07  0.02 -0.08 -0.11 0.68 0.32 1.1
Q6_5  -0.06  0.20  0.05 -0.04  0.26  0.26 0.35 0.65 3.1
Q6_6   0.02  0.73 -0.08 -0.11  0.29  0.04 0.76 0.24 1.4
Q6_7   0.11  0.75  0.03 -0.16  0.06  0.13 0.78 0.22 1.2
Q6_8  -0.04  0.80 -0.01 -0.18  0.18  0.11 0.76 0.24 1.2
Q6_9  -0.05  0.04  0.43 -0.20 -0.02  0.58 0.53 0.47 2.2
Q6_10 -0.06  0.09  0.22  0.02  0.23  0.27 0.42 0.58 3.2
Q6_11 -0.02  0.30  0.31  0.12  0.08  0.16 0.59 0.41 3.0
Q7_1  -0.04  0.12  0.01  0.15  0.63  0.08 0.73 0.27 1.2
Q7_2   0.04  0.15  0.33  0.09  0.31 -0.04 0.57 0.43 2.6
Q7_3  -0.05  0.11  0.89  0.12 -0.18 -0.12 0.68 0.32 1.2
Q7_4  -0.02  0.19  0.40 -0.03  0.54 -0.33 0.62 0.38 2.9
Q7_5   0.10  0.02  0.51 -0.11  0.38  0.01 0.69 0.31 2.1
Q7_6   0.09  0.13  0.57 -0.03  0.01  0.13 0.60 0.40 1.3
Q7_7   0.08 -0.16  0.93  0.14 -0.21  0.06 0.78 0.22 1.2
Q7_8   0.08 -0.08  0.48 -0.06  0.33  0.04 0.55 0.45 1.9
Q7_9   0.09 -0.04 -0.07  0.02  0.82  0.02 0.70 0.30 1.0
Q7_10  0.19  0.08 -0.16 -0.04  0.88 -0.10 0.77 0.23 1.2
Q7_11  0.18 -0.06  0.29 -0.09  0.59 -0.10 0.64 0.36 1.9
Q7_12 -0.10 -0.18  0.61 -0.02  0.11  0.32 0.53 0.47 1.9
Q7_13 -0.19 -0.21  0.71 -0.10 -0.09  0.29 0.37 0.63 1.8
Q7_14 -0.08 -0.14  0.78  0.18 -0.12 -0.05 0.50 0.50 1.3
Q7_15  0.10  0.01 -0.09  0.00  0.82 -0.06 0.64 0.36 1.1

                       PA1  PA6  PA2  PA4  PA5  PA3
SS loadings           9.63 6.37 5.74 5.54 5.12 3.52
Proportion Var        0.17 0.11 0.10 0.10 0.09 0.06
Cumulative Var        0.17 0.28 0.38 0.48 0.57 0.63
Proportion Explained  0.27 0.18 0.16 0.15 0.14 0.10
Cumulative Proportion 0.27 0.45 0.61 0.76 0.90 1.00

 With factor correlations of 
     PA1  PA6  PA2  PA4  PA5  PA3
PA1 1.00 0.60 0.56 0.63 0.69 0.59
PA6 0.60 1.00 0.46 0.55 0.66 0.61
PA2 0.56 0.46 1.00 0.60 0.68 0.46
PA4 0.63 0.55 0.60 1.00 0.66 0.52
PA5 0.69 0.66 0.68 0.66 1.00 0.66
PA3 0.59 0.61 0.46 0.52 0.66 1.00

Mean item complexity =  1.8
Test of the hypothesis that 6 factors are sufficient.

The degrees of freedom for the null model are  1596  and the objective function was  84.54
The degrees of freedom for the model are 1269  and the objective function was  39.16 

The root mean square of the residuals (RMSR) is  0.04 
The df corrected root mean square of the residuals is  0.04 

Fit based upon off diagonal values = 0.99

print(fit$loadings, cutoff=0.3)

Loadings:
      PA1    PA6    PA2    PA4    PA5    PA3   
Q4_1   0.849                                   
Q4_2   0.815                                   
Q4_3   0.859                                   
Q4_4   0.835                                   
Q4_5   0.523                                   
Q4_6                                           
Q4_7                 0.377                     
Q4_8   0.857                                   
Q4_9   0.653                                   
Q4_10  0.767                                   
Q4_11  0.626                                   
Q4_12  0.392  0.325                       0.428
Q4_13  0.420                              0.598
Q4_14  0.369                              0.446
Q4_15  0.618                                   
Q4_16  0.567                                   
Q4_17  0.666                                   
Q4_18  0.869                                   
Q4_19  0.628                                   
Q5_1                        0.370         0.334
Q5_2                        0.637              
Q5_3                        0.715         0.363
Q5_4                        0.910              
Q5_5                        0.873              
Q5_6                        0.773              
Q5_7          0.355         0.311              
Q5_8                        0.734              
Q5_9                        0.505              
Q5_10                       0.344              
Q5_11                                          
Q5_12                       0.410              
Q6_1          0.738                            
Q6_2          0.959                            
Q6_3          1.005                            
Q6_4          0.974                            
Q6_5                                           
Q6_6          0.734                            
Q6_7          0.749                            
Q6_8          0.799                            
Q6_9                 0.432                0.582
Q6_10                                          
Q6_11         0.304  0.308                     
Q7_1                               0.629       
Q7_2                 0.331         0.307       
Q7_3                 0.891                     
Q7_4                 0.399         0.544 -0.326
Q7_5                 0.507         0.378       
Q7_6                 0.573                     
Q7_7                 0.928                     
Q7_8                 0.484         0.328       
Q7_9                               0.821       
Q7_10                              0.880       
Q7_11                              0.589       
Q7_12                0.610                0.323
Q7_13                0.707                     
Q7_14                0.777                     
Q7_15                              0.815       

                 PA1   PA6   PA2   PA4   PA5   PA3
SS loadings    8.393 6.097 5.277 5.044 4.466 2.648
Proportion Var 0.147 0.107 0.093 0.088 0.078 0.046
Cumulative Var 0.147 0.254 0.347 0.435 0.514 0.560

fit <- psych::fa(r = cov.dat, nfactors = 6, rotate = "Promax", fm = "pa", covar = T)
fit

Factor Analysis using method =  pa
Call: psych::fa(r = cov.dat, nfactors = 6, rotate = "Promax", covar = T, 
    fm = "pa")
Unstandardized loadings (pattern matrix) based upon covariance matrix
        PA1   PA4   PA3   PA5   PA2   PA6   h2   u2   H2   U2
Q4_1   0.68  0.01 -0.10  0.21 -0.06 -0.17 0.44 0.31 0.59 0.41
Q4_2   0.68  0.01 -0.10  0.12 -0.05 -0.07 0.43 0.24 0.64 0.36
Q4_3   0.67  0.00 -0.10  0.14  0.01 -0.15 0.41 0.28 0.60 0.40
Q4_4   0.60  0.00 -0.01  0.19  0.12 -0.25 0.44 0.22 0.67 0.33
Q4_5   0.48  0.08  0.02  0.17 -0.09 -0.01 0.41 0.37 0.52 0.48
Q4_6   0.26  0.26  0.14  0.10  0.13 -0.12 0.42 0.54 0.44 0.56
Q4_7   0.15  0.26  0.14 -0.09  0.33 -0.13 0.32 0.56 0.37 0.63
Q4_8   0.81 -0.07  0.03 -0.04 -0.05 -0.01 0.53 0.33 0.62 0.38
Q4_9   0.73 -0.11 -0.03 -0.08  0.12  0.10 0.50 0.52 0.49 0.51
Q4_10  0.56 -0.02  0.05  0.01  0.17 -0.15 0.35 0.27 0.56 0.44
Q4_11  0.64 -0.04 -0.01  0.00  0.09  0.14 0.56 0.36 0.61 0.39
Q4_12  0.52 -0.09  0.29 -0.28  0.07  0.36 0.61 0.49 0.55 0.45
Q4_13  0.48 -0.06  0.16 -0.16 -0.12  0.31 0.40 0.37 0.52 0.48
Q4_14  0.42  0.04  0.03 -0.12  0.07  0.33 0.44 0.36 0.55 0.45
Q4_15  0.63  0.07 -0.02 -0.04 -0.05  0.17 0.53 0.31 0.63 0.37
Q4_16  0.56  0.22  0.10 -0.05 -0.10 -0.03 0.47 0.42 0.53 0.47
Q4_17  0.68 -0.12  0.09 -0.01  0.02  0.04 0.47 0.46 0.51 0.49
Q4_18  0.73  0.03 -0.07  0.04 -0.05 -0.02 0.50 0.18 0.73 0.27
Q4_19  0.69  0.00 -0.02 -0.07  0.10  0.14 0.60 0.34 0.63 0.37
Q5_1   0.18  0.32 -0.21  0.21 -0.07  0.26 0.46 0.45 0.51 0.49
Q5_2   0.03  0.66  0.06 -0.04  0.04  0.06 0.56 0.51 0.52 0.48
Q5_3   0.06  0.72 -0.09  0.04 -0.21  0.26 0.68 0.41 0.62 0.38
Q5_4  -0.02  1.04  0.00 -0.17  0.20 -0.27 0.80 0.42 0.65 0.35
Q5_5  -0.03  0.96 -0.06 -0.11  0.18 -0.32 0.64 0.43 0.60 0.40
Q5_6   0.05  0.71 -0.01  0.03  0.02 -0.05 0.54 0.28 0.65 0.35
Q5_7  -0.01  0.31  0.25 -0.05  0.08  0.18 0.40 0.48 0.45 0.55
Q5_8  -0.09  0.76  0.04  0.09  0.04  0.02 0.67 0.44 0.60 0.40
Q5_9   0.05  0.46  0.06  0.28 -0.15  0.14 0.62 0.37 0.62 0.38
Q5_10  0.10  0.30  0.06  0.11 -0.01  0.04 0.28 0.42 0.39 0.61
Q5_11  0.11  0.16 -0.05  0.30  0.03  0.19 0.43 0.48 0.47 0.53
Q5_12  0.00  0.36  0.06  0.20  0.11  0.03 0.43 0.48 0.47 0.53
Q6_1  -0.02 -0.01  0.60  0.00 -0.11  0.10 0.39 0.32 0.55 0.45
Q6_2  -0.06  0.05  0.86 -0.01 -0.01 -0.11 0.59 0.24 0.71 0.29
Q6_3  -0.05  0.08  0.88 -0.11  0.02 -0.11 0.59 0.26 0.70 0.30
Q6_4  -0.02  0.03  0.86 -0.05 -0.01 -0.18 0.54 0.32 0.62 0.38
Q6_5  -0.03 -0.06  0.15  0.24  0.02  0.30 0.31 0.76 0.29 0.71
Q6_6   0.02 -0.09  0.56  0.19 -0.04  0.02 0.43 0.24 0.64 0.36
Q6_7   0.11 -0.14  0.59  0.07  0.02  0.12 0.52 0.24 0.68 0.32
Q6_8  -0.01 -0.18  0.64  0.18 -0.02  0.12 0.55 0.26 0.68 0.32
Q6_9   0.06 -0.28 -0.04 -0.08  0.33  0.90 0.74 0.75 0.49 0.51
Q6_10 -0.03  0.00  0.03  0.21  0.12  0.35 0.34 0.50 0.41 0.59
Q6_11 -0.01  0.11  0.22  0.08  0.24  0.26 0.52 0.42 0.55 0.45
Q7_1  -0.04  0.10  0.08  0.59 -0.01  0.06 0.54 0.28 0.66 0.34
Q7_2   0.01  0.10  0.09  0.28  0.24  0.01 0.38 0.35 0.52 0.48
Q7_3  -0.03  0.14  0.10 -0.15  0.79  0.04 0.66 0.36 0.65 0.35
Q7_4  -0.07 -0.05  0.16  0.57  0.36 -0.21 0.55 0.41 0.57 0.43
Q7_5   0.08 -0.12  0.00  0.41  0.40  0.10 0.58 0.32 0.64 0.36
Q7_6   0.10 -0.03  0.10  0.04  0.45  0.19 0.47 0.38 0.55 0.45
Q7_7   0.10  0.15 -0.09 -0.19  0.79  0.14 0.70 0.33 0.68 0.32
Q7_8   0.08 -0.06 -0.06  0.28  0.36  0.11 0.39 0.38 0.50 0.50
Q7_9   0.06 -0.03 -0.05  0.86 -0.08 -0.02 0.63 0.35 0.64 0.36
Q7_10  0.14 -0.11  0.07  0.85 -0.14 -0.11 0.61 0.28 0.68 0.32
Q7_11  0.11 -0.07 -0.05  0.50  0.22 -0.06 0.39 0.31 0.56 0.44
Q7_12 -0.05 -0.01 -0.13  0.12  0.47  0.36 0.47 0.58 0.45 0.55
Q7_13 -0.12 -0.10 -0.16 -0.12  0.53  0.46 0.31 0.67 0.31 0.69
Q7_14 -0.07  0.21 -0.07 -0.13  0.64  0.09 0.45 0.53 0.46 0.54
Q7_15  0.06 -0.05 -0.01  0.76 -0.09 -0.04 0.47 0.35 0.57 0.43

                       PA1  PA4  PA3  PA5  PA2  PA6
SS loadings           7.76 5.12 4.31 4.38 4.13 2.74
Proportion Var        0.15 0.10 0.08 0.09 0.08 0.05
Cumulative Var        0.15 0.25 0.34 0.42 0.51 0.56
Proportion Explained  0.27 0.18 0.15 0.15 0.15 0.10
Cumulative Proportion 0.27 0.45 0.60 0.76 0.90 1.00

 Standardized loadings (pattern matrix)
      item   PA1   PA4   PA3   PA5   PA2   PA6   h2   u2
Q4_1     1  0.79  0.01 -0.12  0.24 -0.07 -0.20 0.59 0.41
Q4_2     2  0.83  0.01 -0.12  0.14 -0.06 -0.09 0.64 0.36
Q4_3     3  0.81  0.00 -0.12  0.17  0.01 -0.19 0.60 0.40
Q4_4     4  0.73 -0.01 -0.02  0.23  0.15 -0.31 0.67 0.33
Q4_5     5  0.55  0.09  0.02  0.19 -0.11 -0.01 0.52 0.48
Q4_6     6  0.27  0.27  0.14  0.10  0.14 -0.12 0.44 0.56
Q4_7     7  0.16  0.28  0.15 -0.09  0.35 -0.13 0.37 0.63
Q4_8     8  0.87 -0.08  0.04 -0.04 -0.05 -0.01 0.62 0.38
Q4_9     9  0.72 -0.11 -0.03 -0.08  0.12  0.10 0.49 0.51
Q4_10   10  0.71 -0.02  0.06  0.01  0.22 -0.19 0.56 0.44
Q4_11   11  0.67 -0.04 -0.01 -0.01  0.09  0.14 0.61 0.39
Q4_12   12  0.50 -0.08  0.28 -0.27  0.06  0.34 0.55 0.45
Q4_13   13  0.54 -0.07  0.18 -0.18 -0.14  0.35 0.52 0.48
Q4_14   14  0.46  0.05  0.03 -0.13  0.07  0.37 0.55 0.45
Q4_15   15  0.68  0.08 -0.02 -0.05 -0.06  0.18 0.63 0.37
Q4_16   16  0.60  0.24  0.11 -0.06 -0.11 -0.04 0.53 0.47
Q4_17   17  0.70 -0.12  0.09 -0.01  0.02  0.05 0.51 0.49
Q4_18   18  0.88  0.04 -0.08  0.05 -0.07 -0.02 0.73 0.27
Q4_19   19  0.71  0.00 -0.02 -0.07  0.10  0.15 0.63 0.37
Q5_1    20  0.19  0.34 -0.22  0.22 -0.08  0.27 0.51 0.49
Q5_2    21  0.03  0.64  0.06 -0.04  0.04  0.06 0.52 0.48
Q5_3    22  0.06  0.69 -0.09  0.04 -0.20  0.24 0.62 0.38
Q5_4    23 -0.02  0.94  0.00 -0.15  0.18 -0.24 0.65 0.35
Q5_5    24 -0.03  0.92 -0.06 -0.11  0.17 -0.31 0.60 0.40
Q5_6    25  0.05  0.78 -0.01  0.03  0.02 -0.05 0.65 0.35
Q5_7    26 -0.01  0.33  0.27 -0.05  0.08  0.20 0.45 0.55
Q5_8    27 -0.09  0.72  0.04  0.08  0.03  0.02 0.60 0.40
Q5_9    28  0.05  0.46  0.06  0.28 -0.15  0.14 0.62 0.38
Q5_10   29  0.12  0.36  0.07  0.13 -0.01  0.05 0.39 0.61
Q5_11   30  0.11  0.17 -0.06  0.32  0.03  0.20 0.47 0.53
Q5_12   31  0.00  0.38  0.07  0.21  0.12  0.03 0.47 0.53
Q6_1    32 -0.02 -0.01  0.71  0.00 -0.13  0.11 0.55 0.45
Q6_2    33 -0.07  0.05  0.94 -0.01 -0.01 -0.12 0.71 0.29
Q6_3    34 -0.05  0.08  0.95 -0.12  0.02 -0.12 0.70 0.30
Q6_4    35 -0.02  0.03  0.93 -0.05 -0.01 -0.19 0.62 0.38
Q6_5    36 -0.03 -0.06  0.14  0.24  0.02  0.29 0.29 0.71
Q6_6    37  0.03 -0.11  0.68  0.23 -0.05  0.03 0.64 0.36
Q6_7    38  0.13 -0.16  0.67  0.08  0.02  0.13 0.68 0.32
Q6_8    39 -0.01 -0.20  0.71  0.20 -0.03  0.13 0.68 0.32
Q6_9    40  0.05 -0.23 -0.03 -0.06  0.27  0.74 0.49 0.51
Q6_10   41 -0.03  0.00  0.03  0.23  0.13  0.38 0.41 0.59
Q6_11   42 -0.01  0.12  0.22  0.09  0.25  0.27 0.55 0.45
Q7_1    43 -0.04  0.11  0.09  0.65 -0.01  0.07 0.66 0.34
Q7_2    44  0.02  0.11  0.11  0.33  0.29  0.01 0.52 0.48
Q7_3    45 -0.03  0.14  0.10 -0.15  0.78  0.04 0.65 0.35
Q7_4    46 -0.07 -0.05  0.16  0.58  0.36 -0.21 0.57 0.43
Q7_5    47  0.09 -0.12  0.00  0.43  0.43  0.10 0.64 0.36
Q7_6    48  0.11 -0.04  0.11  0.04  0.49  0.21 0.55 0.45
Q7_7    49  0.10  0.15 -0.09 -0.19  0.78  0.14 0.68 0.32
Q7_8    50  0.09 -0.07 -0.07  0.32  0.41  0.13 0.50 0.50
Q7_9    51  0.06 -0.03 -0.05  0.87 -0.08 -0.02 0.64 0.36
Q7_10   52  0.15 -0.11  0.08  0.90 -0.15 -0.12 0.68 0.32
Q7_11   53  0.13 -0.08 -0.06  0.60  0.26 -0.07 0.56 0.44
Q7_12   54 -0.04 -0.01 -0.13  0.12  0.46  0.35 0.45 0.55
Q7_13   55 -0.12 -0.11 -0.16 -0.12  0.53  0.47 0.31 0.69
Q7_14   56 -0.07  0.21 -0.07 -0.13  0.65  0.10 0.46 0.54
Q7_15   57  0.07 -0.05 -0.02  0.84 -0.10 -0.04 0.57 0.43

                 PA1  PA4  PA3  PA5  PA2  PA6
SS loadings     8.71 5.75 4.84 4.92 4.64 3.08
Proportion Var  0.15 0.10 0.08 0.09 0.08 0.05
Cumulative Var  0.15 0.25 0.34 0.42 0.51 0.56
Cum. factor Var 0.27 0.45 0.60 0.76 0.90 1.00

 With factor correlations of 
     PA1  PA4  PA3  PA5  PA2  PA6
PA1 1.00 0.65 0.59 0.73 0.45 0.62
PA4 0.65 1.00 0.55 0.72 0.51 0.61
PA3 0.59 0.55 1.00 0.65 0.31 0.64
PA5 0.73 0.72 0.65 1.00 0.60 0.69
PA2 0.45 0.51 0.31 0.60 1.00 0.35
PA6 0.62 0.61 0.64 0.69 0.35 1.00

Mean item complexity =  1.7
Test of the hypothesis that 6 factors are sufficient.

The degrees of freedom for the null model are  1596  and the objective function was  46.33
The degrees of freedom for the model are 1269  and the objective function was  8.78 

The root mean square of the residuals (RMSR) is  0.03 
The df corrected root mean square of the residuals is  0.03 

Fit based upon off diagonal values = 0.99
Measures of factor score adequacy             
                                                   PA1  PA4  PA3  PA5  PA2  PA6
Correlation of (regression) scores with factors   0.98 0.97 0.97 0.97 0.95 0.93
Multiple R square of scores with factors          0.96 0.93 0.94 0.94 0.90 0.86
Minimum correlation of possible factor scores     0.92 0.86 0.88 0.87 0.80 0.72

print(fit$loadings, cutoff=0.3)

Loadings:
      PA1    PA4    PA3    PA5    PA2    PA6   
Q4_1   0.684                                   
Q4_2   0.678                                   
Q4_3   0.674                                   
Q4_4   0.599                                   
Q4_5   0.484                                   
Q4_6                                           
Q4_7                               0.331       
Q4_8   0.805                                   
Q4_9   0.726                                   
Q4_10  0.561                                   
Q4_11  0.644                                   
Q4_12  0.523                              0.358
Q4_13  0.477                              0.308
Q4_14  0.416                              0.331
Q4_15  0.628                                   
Q4_16  0.562                                   
Q4_17  0.677                                   
Q4_18  0.727                                   
Q4_19  0.690                                   
Q5_1          0.321                            
Q5_2          0.664                            
Q5_3          0.719                            
Q5_4          1.035                            
Q5_5          0.956                      -0.317
Q5_6          0.708                            
Q5_7          0.309                            
Q5_8          0.760                            
Q5_9          0.456                            
Q5_10                                          
Q5_11                       0.305              
Q5_12         0.364                            
Q6_1                 0.601                     
Q6_2                 0.856                     
Q6_3                 0.883                     
Q6_4                 0.859                     
Q6_5                                           
Q6_6                 0.557                     
Q6_7                 0.587                     
Q6_8                 0.643                     
Q6_9                               0.334  0.899
Q6_10                                     0.347
Q6_11                                          
Q7_1                        0.588              
Q7_2                                           
Q7_3                               0.789       
Q7_4                        0.572  0.357       
Q7_5                        0.405  0.403       
Q7_6                               0.450       
Q7_7                               0.789       
Q7_8                               0.357       
Q7_9                        0.860              
Q7_10                       0.848              
Q7_11                       0.504              
Q7_12                              0.472  0.357
Q7_13                              0.528  0.461
Q7_14                              0.639       
Q7_15                       0.757              

                 PA1   PA4   PA3   PA5   PA2   PA6
SS loadings    7.021 5.244 4.229 4.209 3.544 2.665
Proportion Var 0.123 0.092 0.074 0.074 0.062 0.047
Cumulative Var 0.123 0.215 0.289 0.363 0.425 0.472

Selected Set of Items

We selected the following items based on these results:

Effective Learning (Q4)	Student Centered (Q5)	Interactive (Q6)	Engagement (Q7)
Q4-1	Q5-1	Q6-1	Q7-2
Q4-2	Q5-2	Q6-2	Q7-4
Q4-3	Q5-3	Q6-3	Q7-5
Q4-4	Q5-4	Q6-4	Q7-7
Q4-5	Q5-5	Q6-5	Q7-8
Q4-8	Q5-6	Q6-6	Q7-12
Q4-9	Q5-8	Q6-7	Q7-13
Q4-10	Q5-12	Q6-8	Q7-14
Q4-11		Q6-12
Q4-15
Q4-16
Q4-17
Q4-18
Q4-19

For the item stems, please see the document here.

Post EFA Item & Reliability Analysis

Effective Learning Items

# item analysis
fit <- psychometric::item.exam(dat[, paste0("Q4_",c(1:5,8:11, 15:19))])

kable(fit[,c(1:4,7:8)], format="html", digits=3) %>%
  kable_styling(full_width = T)%>%
  scroll_box(width="100%")

	Sample.SD	Item.total	Item.Tot.woi	Difficulty	Item.Reliab	Item.Rel.woi
Q4_1	0.866	0.767	0.726	2.460	0.663	0.628
Q4_2	0.819	0.801	0.767	2.305	0.655	0.628
Q4_3	0.834	0.781	0.744	2.537	0.651	0.620
Q4_4	0.816	0.786	0.750	2.640	0.640	0.611
Q4_5	0.880	0.723	0.675	2.320	0.636	0.594
Q4_8	0.927	0.794	0.754	2.287	0.735	0.698
Q4_9	1.007	0.719	0.662	2.463	0.723	0.666
Q4_10	0.789	0.745	0.705	2.582	0.587	0.556
Q4_11	0.955	0.792	0.750	2.500	0.755	0.715
Q4_15	0.917	0.793	0.753	2.375	0.726	0.690
Q4_16	0.941	0.732	0.681	2.457	0.687	0.640
Q4_17	0.964	0.734	0.682	2.198	0.707	0.657
Q4_18	0.823	0.851	0.825	2.360	0.700	0.678
Q4_19	0.970	0.800	0.759	2.543	0.774	0.735

# post reliability
psych::alpha(dat[, paste0("Q4_",c(1:5,8:11, 15:19))])

Reliability analysis   
Call: psych::alpha(x = dat[, paste0("Q4_", c(1:5, 8:11, 15:19))])

  raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N    ase mean   sd median_r
      0.95      0.95    0.95      0.57  18 0.0043  2.4 0.69     0.56

 lower alpha upper     95% confidence boundaries
0.94 0.95 0.96 

 Reliability if an item is dropped:
      raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se  var.r med.r
Q4_1       0.94      0.94    0.95      0.57  17   0.0046 0.0044  0.56
Q4_2       0.94      0.94    0.95      0.56  17   0.0047 0.0045  0.56
Q4_3       0.94      0.94    0.95      0.56  17   0.0046 0.0046  0.56
Q4_4       0.94      0.94    0.95      0.56  17   0.0047 0.0045  0.56
Q4_5       0.94      0.95    0.95      0.57  17   0.0045 0.0045  0.57
Q4_8       0.94      0.94    0.95      0.56  17   0.0047 0.0050  0.55
Q4_9       0.95      0.95    0.95      0.58  18   0.0045 0.0039  0.57
Q4_10      0.94      0.94    0.95      0.57  17   0.0046 0.0048  0.56
Q4_11      0.94      0.94    0.95      0.56  17   0.0047 0.0050  0.55
Q4_15      0.94      0.94    0.95      0.56  17   0.0047 0.0049  0.56
Q4_16      0.94      0.95    0.95      0.57  17   0.0045 0.0043  0.57
Q4_17      0.94      0.95    0.95      0.57  17   0.0045 0.0047  0.57
Q4_18      0.94      0.94    0.95      0.56  16   0.0048 0.0041  0.55
Q4_19      0.94      0.94    0.95      0.56  17   0.0047 0.0047  0.56

 Item statistics 
        n raw.r std.r r.cor r.drop mean   sd
Q4_1  328  0.77  0.77  0.75   0.73  2.5 0.87
Q4_2  328  0.80  0.81  0.79   0.77  2.3 0.82
Q4_3  328  0.78  0.79  0.77   0.74  2.5 0.83
Q4_4  328  0.79  0.79  0.78   0.75  2.6 0.82
Q4_5  328  0.72  0.73  0.70   0.68  2.3 0.88
Q4_8  328  0.79  0.79  0.77   0.75  2.3 0.93
Q4_9  328  0.72  0.71  0.69   0.66  2.5 1.01
Q4_10 328  0.75  0.75  0.73   0.71  2.6 0.79
Q4_11 328  0.79  0.79  0.77   0.75  2.5 0.95
Q4_15 328  0.79  0.79  0.77   0.75  2.4 0.92
Q4_16 328  0.73  0.73  0.71   0.68  2.5 0.94
Q4_17 328  0.73  0.73  0.70   0.68  2.2 0.96
Q4_18 328  0.85  0.85  0.85   0.82  2.4 0.82
Q4_19 328  0.80  0.79  0.78   0.76  2.5 0.97

Non missing response frequency for each item
         1    2    3    4    5 miss
Q4_1  0.13 0.38 0.39 0.09 0.01    0
Q4_2  0.15 0.47 0.32 0.05 0.01    0
Q4_3  0.10 0.37 0.44 0.08 0.02    0
Q4_4  0.09 0.28 0.54 0.08 0.02    0
Q4_5  0.16 0.47 0.28 0.08 0.01    0
Q4_8  0.20 0.43 0.28 0.07 0.02    0
Q4_9  0.15 0.42 0.27 0.12 0.04    0
Q4_10 0.09 0.30 0.54 0.04 0.02    0
Q4_11 0.16 0.34 0.38 0.10 0.02    0
Q4_15 0.16 0.41 0.33 0.07 0.02    0
Q4_16 0.17 0.33 0.40 0.08 0.02    0
Q4_17 0.26 0.39 0.25 0.08 0.02    0
Q4_18 0.13 0.47 0.34 0.06 0.01    0
Q4_19 0.14 0.35 0.39 0.08 0.04    0

Initial Student Centered Items

# item analysis
fit <- psychometric::item.exam(dat[, paste0("Q5_",c(1:6, 8, 12))])

kable(fit[,c(1:4,7:8)], format="html", digits=3) %>%
  kable_styling(full_width = T)%>%
  scroll_box(width="100%")

	Sample.SD	Item.total	Item.Tot.woi	Difficulty	Item.Reliab	Item.Rel.woi
Q5_1	0.951	0.686	0.591	2.637	0.652	0.561
Q5_2	1.035	0.778	0.697	2.954	0.804	0.720
Q5_3	1.046	0.790	0.711	2.662	0.825	0.743
Q5_4	1.106	0.785	0.700	3.500	0.867	0.772
Q5_5	1.034	0.736	0.643	3.530	0.760	0.664
Q5_6	0.906	0.827	0.771	2.927	0.748	0.697
Q5_8	1.055	0.792	0.713	2.905	0.835	0.752
Q5_12	0.952	0.701	0.608	2.881	0.666	0.578

# post reliability
psych::alpha(dat[, paste0("Q5_",c(1:6, 8, 12))])

Reliability analysis   
Call: psych::alpha(x = dat[, paste0("Q5_", c(1:6, 8, 12))])

  raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N    ase mean   sd median_r
       0.9       0.9     0.9      0.52 8.7 0.0087    3 0.77     0.51

 lower alpha upper     95% confidence boundaries
0.88 0.9 0.91 

 Reliability if an item is dropped:
      raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se  var.r med.r
Q5_1       0.89      0.89    0.90      0.54 8.3   0.0093 0.0088  0.53
Q5_2       0.88      0.88    0.89      0.52 7.5   0.0100 0.0106  0.52
Q5_3       0.88      0.88    0.88      0.51 7.4   0.0101 0.0100  0.51
Q5_4       0.88      0.88    0.87      0.52 7.5   0.0100 0.0075  0.51
Q5_5       0.89      0.89    0.88      0.53 7.9   0.0095 0.0048  0.52
Q5_6       0.88      0.88    0.88      0.50 7.0   0.0105 0.0096  0.50
Q5_8       0.88      0.88    0.89      0.51 7.4   0.0102 0.0109  0.51
Q5_12      0.89      0.89    0.90      0.54 8.1   0.0094 0.0107  0.54

 Item statistics 
        n raw.r std.r r.cor r.drop mean   sd
Q5_1  328  0.69  0.69  0.63   0.59  2.6 0.95
Q5_2  328  0.78  0.78  0.74   0.70  3.0 1.04
Q5_3  328  0.79  0.79  0.76   0.71  2.7 1.05
Q5_4  328  0.79  0.78  0.76   0.70  3.5 1.11
Q5_5  328  0.74  0.73  0.71   0.64  3.5 1.03
Q5_6  328  0.83  0.83  0.81   0.77  2.9 0.91
Q5_8  328  0.79  0.79  0.75   0.71  2.9 1.06
Q5_12 328  0.70  0.71  0.64   0.61  2.9 0.95

Non missing response frequency for each item
         1    2    3    4    5 miss
Q5_1  0.12 0.32 0.40 0.14 0.03    0
Q5_2  0.10 0.20 0.38 0.27 0.05    0
Q5_3  0.15 0.29 0.35 0.17 0.04    0
Q5_4  0.08 0.11 0.21 0.46 0.15    0
Q5_5  0.05 0.12 0.21 0.48 0.14    0
Q5_6  0.09 0.15 0.52 0.21 0.02    0
Q5_8  0.12 0.19 0.39 0.24 0.05    0
Q5_12 0.10 0.17 0.50 0.19 0.04    0

Interactive Items

# item analysis
fit <- psychometric::item.exam(dat[, paste0("Q6_",c(1:8, 11))])

kable(fit[,c(1:4,7:8)], format="html", digits=3) %>%
  kable_styling(full_width = T)%>%
  scroll_box(width="100%")

	Sample.SD	Item.total	Item.Tot.woi	Difficulty	Item.Reliab	Item.Rel.woi
Q6_1	0.844	0.757	0.690	1.701	0.638	0.581
Q6_2	0.912	0.828	0.773	2.079	0.754	0.703
Q6_3	0.924	0.824	0.766	1.930	0.760	0.707
Q6_4	0.927	0.774	0.703	2.076	0.716	0.651
Q6_5	1.033	0.572	0.444	2.351	0.589	0.458
Q6_6	0.820	0.818	0.766	1.832	0.669	0.627
Q6_7	0.875	0.841	0.791	2.162	0.735	0.691
Q6_8	0.903	0.827	0.772	2.113	0.746	0.697
Q6_11	0.970	0.659	0.557	2.814	0.638	0.539

# post reliability
psych::alpha(dat[, paste0("Q6_",c(1:8, 11))])

Reliability analysis   
Call: psych::alpha(x = dat[, paste0("Q6_", c(1:8, 11))])

  raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N    ase mean  sd median_r
      0.91      0.91    0.92      0.54  10 0.0076  2.1 0.7     0.57

 lower alpha upper     95% confidence boundaries
0.89 0.91 0.92 

 Reliability if an item is dropped:
      raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r  S/N alpha se var.r med.r
Q6_1       0.90      0.90    0.91      0.54  9.3   0.0086 0.019  0.57
Q6_2       0.89      0.90    0.90      0.52  8.7   0.0091 0.018  0.56
Q6_3       0.89      0.90    0.90      0.52  8.7   0.0091 0.019  0.56
Q6_4       0.90      0.90    0.90      0.53  9.2   0.0087 0.017  0.56
Q6_5       0.92      0.92    0.92      0.59 11.4   0.0069 0.010  0.59
Q6_6       0.89      0.90    0.90      0.52  8.8   0.0090 0.021  0.56
Q6_7       0.89      0.90    0.90      0.52  8.6   0.0092 0.020  0.56
Q6_8       0.89      0.90    0.90      0.52  8.7   0.0091 0.020  0.56
Q6_11      0.91      0.91    0.92      0.56 10.4   0.0077 0.019  0.59

 Item statistics 
        n raw.r std.r r.cor r.drop mean   sd
Q6_1  328  0.76  0.76  0.73   0.69  1.7 0.84
Q6_2  328  0.83  0.83  0.82   0.77  2.1 0.91
Q6_3  328  0.82  0.83  0.81   0.77  1.9 0.92
Q6_4  328  0.77  0.78  0.75   0.70  2.1 0.93
Q6_5  328  0.57  0.56  0.47   0.44  2.4 1.03
Q6_6  328  0.82  0.82  0.80   0.77  1.8 0.82
Q6_7  328  0.84  0.84  0.83   0.79  2.2 0.88
Q6_8  328  0.83  0.83  0.81   0.77  2.1 0.90
Q6_11 328  0.66  0.65  0.59   0.56  2.8 0.97

Non missing response frequency for each item
         1    2    3    4    5 miss
Q6_1  0.49 0.36 0.09 0.05 0.00    0
Q6_2  0.27 0.47 0.17 0.07 0.01    0
Q6_3  0.36 0.45 0.13 0.05 0.02    0
Q6_4  0.29 0.43 0.20 0.06 0.01    0
Q6_5  0.19 0.46 0.21 0.10 0.04    0
Q6_6  0.37 0.48 0.11 0.03 0.01    0
Q6_7  0.21 0.50 0.20 0.07 0.01    0
Q6_8  0.25 0.47 0.20 0.07 0.01    0
Q6_11 0.11 0.21 0.49 0.14 0.05    0

Engagement Items

# item analysis
fit <- psychometric::item.exam(dat[, paste0("Q7_",c(2, 4:5, 7:8, 12:14))])

kable(fit[,c(1:4,7:8)], format="html", digits=3) %>%
  kable_styling(full_width = T)%>%
  scroll_box(width="100%")

	Sample.SD	Item.total	Item.Tot.woi	Difficulty	Item.Reliab	Item.Rel.woi
Q7_2	0.857	0.701	0.607	2.692	0.599	0.519
Q7_4	0.980	0.710	0.602	2.841	0.694	0.589
Q7_5	0.948	0.798	0.720	2.875	0.756	0.682
Q7_7	1.014	0.789	0.701	3.652	0.799	0.710
Q7_8	0.877	0.736	0.648	2.814	0.644	0.567
Q7_12	1.023	0.717	0.605	3.390	0.732	0.618
Q7_13	0.989	0.571	0.430	3.579	0.564	0.425
Q7_14	0.986	0.694	0.581	3.610	0.684	0.573

# post reliability
psych::alpha(dat[, paste0("Q7_",c(2, 4:5, 7:8, 12:14))])

Reliability analysis   
Call: psych::alpha(x = dat[, paste0("Q7_", c(2, 4:5, 7:8, 12:14))])

  raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N   ase mean   sd median_r
      0.86      0.86    0.87      0.44 6.3 0.012  3.2 0.69     0.45

 lower alpha upper     95% confidence boundaries
0.84 0.86 0.88 

 Reliability if an item is dropped:
      raw_alpha std.alpha G6(smc) average_r S/N alpha se  var.r med.r
Q7_2       0.85      0.85    0.85      0.44 5.5    0.013 0.0148  0.45
Q7_4       0.85      0.85    0.84      0.44 5.5    0.013 0.0113  0.45
Q7_5       0.83      0.83    0.83      0.42 5.0    0.014 0.0124  0.42
Q7_7       0.83      0.84    0.84      0.42 5.1    0.014 0.0164  0.41
Q7_8       0.84      0.84    0.84      0.43 5.3    0.013 0.0146  0.45
Q7_12      0.85      0.85    0.85      0.44 5.6    0.013 0.0188  0.45
Q7_13      0.87      0.87    0.86      0.48 6.5    0.011 0.0083  0.47
Q7_14      0.85      0.85    0.85      0.45 5.7    0.013 0.0185  0.47

 Item statistics 
        n raw.r std.r r.cor r.drop mean   sd
Q7_2  328  0.70  0.71  0.66   0.61  2.7 0.86
Q7_4  328  0.71  0.71  0.68   0.60  2.8 0.98
Q7_5  328  0.80  0.80  0.79   0.72  2.9 0.95
Q7_7  328  0.79  0.78  0.75   0.70  3.7 1.01
Q7_8  328  0.74  0.75  0.70   0.65  2.8 0.88
Q7_12 328  0.72  0.71  0.65   0.61  3.4 1.02
Q7_13 328  0.57  0.56  0.47   0.43  3.6 0.99
Q7_14 328  0.69  0.69  0.62   0.58  3.6 0.99

Non missing response frequency for each item
         1    2    3    4    5 miss
Q7_2  0.11 0.21 0.57 0.09 0.02    0
Q7_4  0.10 0.21 0.47 0.17 0.05    0
Q7_5  0.10 0.18 0.51 0.17 0.04    0
Q7_7  0.05 0.09 0.17 0.53 0.16    0
Q7_8  0.10 0.17 0.55 0.15 0.02    0
Q7_12 0.07 0.09 0.32 0.43 0.10    0
Q7_13 0.02 0.11 0.32 0.36 0.19    0
Q7_14 0.05 0.08 0.24 0.48 0.15    0

Session information

sessionInfo()

R version 4.0.2 (2020-06-22)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 10 x64 (build 18363)

Matrix products: default

locale:
[1] LC_COLLATE=English_United States.1252 
[2] LC_CTYPE=English_United States.1252   
[3] LC_MONETARY=English_United States.1252
[4] LC_NUMERIC=C                          
[5] LC_TIME=English_United States.1252    

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
 [1] xtable_1.8-4      kableExtra_1.1.0  readxl_1.3.1      nFactors_2.4.1   
 [5] lattice_0.20-41   psych_2.0.7       psychometric_2.2  multilevel_2.6   
 [9] MASS_7.3-51.6     nlme_3.1-148      mvtnorm_1.1-1     ggcorrplot_0.1.3 
[13] naniar_0.6.0      simsem_0.5-15     MIIVsem_0.5.5     lavaanPlot_0.5.1 
[17] semTools_0.5-3    lavaan_0.6-7      data.table_1.13.0 patchwork_1.0.1  
[21] forcats_0.5.0     stringr_1.4.0     dplyr_1.0.1       purrr_0.3.4      
[25] readr_1.3.1       tidyr_1.1.1       tibble_3.0.3      ggplot2_3.3.2    
[29] tidyverse_1.3.0   workflowr_1.6.2  

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] fs_1.5.0           lubridate_1.7.9    webshot_0.5.2      RColorBrewer_1.1-2
 [5] httr_1.4.2         rprojroot_1.3-2    tools_4.0.2        backports_1.1.7   
 [9] R6_2.4.1           DBI_1.1.0          colorspace_1.4-1   withr_2.2.0       
[13] tidyselect_1.1.0   mnormt_2.0.2       emmeans_1.4.8      compiler_4.0.2    
[17] git2r_0.27.1       cli_2.0.2          rvest_0.3.6        xml2_1.3.2        
[21] sandwich_2.5-1     scales_1.1.1       digest_0.6.25      pbivnorm_0.6.0    
[25] rmarkdown_2.5      pkgconfig_2.0.3    htmltools_0.5.0    highr_0.8         
[29] dbplyr_1.4.4       htmlwidgets_1.5.1  rlang_0.4.7        rstudioapi_0.11   
[33] visNetwork_2.0.9   generics_0.0.2     zoo_1.8-8          jsonlite_1.7.0    
[37] magrittr_1.5       Matrix_1.2-18      Rcpp_1.0.5         munsell_0.5.0     
[41] fansi_0.4.1        visdat_0.5.3       lifecycle_0.2.0    stringi_1.4.6     
[45] multcomp_1.4-13    whisker_0.4        yaml_2.2.1         grid_4.0.2        
[49] blob_1.2.1         parallel_4.0.2     promises_1.1.1     crayon_1.3.4      
[53] haven_2.3.1        splines_4.0.2      hms_0.5.3          tmvnsim_1.0-2     
[57] knitr_1.29         pillar_1.4.6       estimability_1.3   codetools_0.2-16  
[61] stats4_4.0.2       reprex_0.3.0       glue_1.4.1         evaluate_0.14     
[65] modelr_0.1.8       vctrs_0.3.2        httpuv_1.5.4       cellranger_1.1.0  
[69] gtable_0.3.0       assertthat_0.2.1   xfun_0.19          broom_0.7.0       
[73] coda_0.19-3        later_1.1.0.1      viridisLite_0.3.0  survival_3.2-3    
[77] DiagrammeR_1.0.6.1 TH.data_1.0-10     ellipsis_0.3.1