実は思っていたよりずっと悪い状況です これらの著者はファクターモデリングについてほとんど知識がなく、自分たちが興味のある構成要素を表す実質的に解釈可能なファクターを見つけたと仮定しています しかしモデルはひどく合わず、負荷も全く意味がわかりません

理論的には、この要因とは何でしょうか? 私にも、あなたにも、著者にも、誰にとっても、それが「生涯にわたる慢性的なストレスの蓄積」を表しているとは明確ではありません。 どうしてそんなことがあり得る?慢性的なものかどうかに関係なく、すべてを寄せ集めてしまうのです。

それに、どうしてそんなことができるのか?それは、あまり意味が通らない変数の集合体で構成されています。 どうしてそうなるだろうか?バイファクターモデルを使う選択は、残差分散をモデル化して予想以上の適合度を得ていることを意味しますが、それでもモデル自体は非常に不適合です。

どうしてそうなるだろうか?負荷が低いことは、一般的な要因が累積寿命応力の記述としてはありそうにないことを示しており、異なる複合材料をうまく置き換えるのに十分な正の多様体がこのデータではありえないことを示しています。

そして、彼らのこの結論が彼らの主張にどう関係するのでしょうか?このモデルは二因子モデルであるため、測定不変性を検証することはできません また、初期の適合度が悪いため、心筋筋膜炎の検査を始めるべきではありませんし、ほぼ確実に支持できない状態です!