Cognitive Research: Principles and Implications

Table 6 One-, two-, three-, and four-factor loadings

From: How do we measure attention? Using factor analysis to establish construct validity of neuropsychological tests

	One factor	Two factors	Three factors	Four factors
Model fit
TLI	0.836	0.905	0.979	1.008
RMSEA	0.082	0.063	0.030	0.000
	(0.071, 0.092)	(0.049, 0.075)	(0.000, 0.047)	(0.000, 0.029)
RMSR	0.064	0.046	0.030	0.022
BIC	− 194.227	− 224.492	− 238.140	− 204.908
SABIC	50.053	− 21.454	− 73.172	− 74.837

	FA1	FA1	FA2	FA1	FA2	FA3	FA1	FA2	FA3	FA4
Factor loadings
MOT	0.704	0.644	0.096	0.706	0.06	0.013	0.702	0.08	− 0.002	0.011
VWM	0.603	0.54	0.098	0.731	− 0.066	− 0.004	0.743	− 0.017	0.003	− 0.076
S-Span	0.595	0.551	0.068	0.605	0.038	0.009	0.559	0.029	0.042	0.064
DSymbolCoding	0.647	0.681	− 0.044	0.478	0.265	− 0.054	0.441	0.259	− 0.035	0.062
ANS	0.493	0.384	0.173	0.49	− 0.041	0.118	0.486	− 0.073	0.058	0.117
TMT-A	0.561	0.686	− 0.167	0.032	0.686	− 0.094	− 0.001	0.748	− 0.02	− 0.058
TMT-B	0.718	0.753	− 0.023	− 0.022	0.836	0.06	0.035	0.696	0.055	0.138
L-Cancel	0.724	0.715	0.034	0.256	0.484	0.084	0.252	0.446	0.083	0.101
Search	0.235	0.241	0.002	− 0.012	0.246	0.046	− 0.002	0.329	0.12	− 0.171
BDS	0.458	− 0.021	0.827	0.039	− 0.052	0.781	0.189	− 0.092	0.547	0.08
FDS	0.483	0.114	0.631	− 0.031	0.095	0.705	− 0.035	0.03	0.921	− 0.016
Arith	0.589	0.482	0.18	0.127	0.366	0.227	− 0.004	0.014	0.002	0.992
GradCPT	0.343	0.257	0.132	0.377	− 0.084	0.096	0.354	− 0.121	0.065	0.122
Flanker	− 0.094	− 0.058	− 0.06	0.021	− 0.077	− 0.075	0.007	− 0.044	− 0.066	− 0.04

Back to article page