Beispiel für konfirmatorische Faktorenanalyse mit PROC CALIS

Das Skript beginnt mit der Erstellung eines Datensatzes 'scores', der sechs Variablen enthält. Anschließend werden drei separate Analysen mit PROC CALIS auf diesen Daten durchgeführt. Jede Analyse testet ein anderes Messmodell für zwei latente Faktoren ('verbal' und 'math'), wobei verschiedene Einschränkungen für Faktorladungen (loadings) und Fehlervarianzen auferlegt werden. Dies zeigt die Flexibilität der Prozedur bei der Spezifikation von Strukturgleichungsmodellen, die von einem einfachen Modell mit starken Einschränkungen bis zu komplexeren Modellen mit frei geschätzten Parametern reichen.

Datenanalyse

Type : CREATION_INTERNE

Der Datensatz 'scores' wird direkt im Skript über einen DATA-Schritt und die 'datalines'-Anweisung erstellt. Es gibt keine Abhängigkeiten von externen Daten.

1 Codeblock

DATA STEP Data

Erklärung :
Dieser Block erstellt die Tabelle 'scores' im Speicher (Bibliothek WORK). Die Daten werden direkt mit der 'datalines'-Anweisung in den Code integriert, was für Beispiele oder kleine Datensätze üblich ist.

Kopiert!

1	DATA scores;
2	INPUT x1 x2 x3 y1 y2 y3;
3	DATALINES;
4	23 17 16 15 14 16
5	29 26 23 22 18 19
6	14 21 17 15 16 18
7	20 18 17 18 21 19
8	25 26 22 26 21 26
9	26 19 15 16 17 17
10	14 17 19 4 6 7
11	12 17 18 14 16 13
12	25 19 22 22 20 20
13	7 12 15 10 11 8
14	29 24 30 14 13 16
15	28 24 29 19 19 21
16	12 9 10 18 19 18
17	11 8 12 15 16 16
18	20 14 15 24 23 16
19	26 25 21 24 23 24
20	20 16 19 22 21 20
21	14 19 15 17 19 23
22	14 20 13 24 26 25
23	29 24 24 21 20 18
24	26 28 26 28 26 23
25	20 23 24 22 23 22
26	23 24 20 23 22 18
27	14 18 17 13 16 14
28	28 34 27 25 21 21
29	17 12 10 14 12 16
30	8 1 13 14 15 14
31	22 19 19 13 11 14
32	18 21 18 15 18 19
33	12 12 10 13 13 16
34	22 14 20 20 18 19
35	29 21 22 13 17 12
36	;
37

2 Codeblock

PROC CALIS

Erklärung :
Diese Prozedur führt eine Faktorenanalyse auf der Tabelle 'scores' durch. Die 'FACTOR'-Anweisung definiert ein Modell mit zwei Faktoren ('verbal' und 'math'). Die 'PVAR'-Anweisung erzwingt Gleichheitsbeschränkungen: Die drei Variablen des 'verbalen' Faktors haben die gleiche Fehlervarianz ('evar1'), und ebenso für den 'mathematischen' Faktor ('evar2'). Die Varianzen der Faktoren werden zur Modellidentifikation auf 1 gesetzt.

Kopiert!

1	PROC CALIS DATA=scores;
2	factor
3	verbal ===> x1-x3 = load1 load1 load1,
4	math ===> y1-y3 = load2 load2 load2;
5	pvar
6	verbal = 1.,
7	math = 1.,
8	x1-x3 = 3*evar1,
9	y1-y3 = 3*evar2;
10	RUN;

3 Codeblock

PROC CALIS

Erklärung :
Diese zweite Faktorenanalyse ist eine Variante der ersten. Die 'PVAR'-Anweisung ist vereinfacht, um nur die Varianz der latenten Faktoren auf 1 zu setzen. Die Fehlervarianzen der beobachteten Variablen (x1-x3, y1-y3) werden nun von der Prozedur frei und ohne Gleichheitsbeschränkung geschätzt.

Kopiert!

1	PROC CALIS DATA=scores;
2	factor
3	verbal ===> x1-x3 = load1 load1 load1,
4	math ===> y1-y3 = load2 load2 load2;
5	pvar
6	verbal = 1.,
7	math = 1.;
8	RUN;

4 Codeblock

PROC CALIS

Erklärung :
Diese dritte Analyse spezifiziert ein komplexeres Modell. In der 'FACTOR'-Anweisung werden einige Faktorladungen frei geschätzt ('alpha', 'beta'), während andere eingeschränkt sind. Ebenso werden in 'PVAR' einige Fehlervarianzen frei geschätzt ('phi', 'theta') und andere sind gleich eingeschränkt. Dies zeigt, wie Modelle mit partiellen Beschränkungen spezifiziert werden.

Kopiert!

1	PROC CALIS DATA=scores;
2	factor
3	verbal ===> x1-x3 = load1 load1 alpha,
4	math ===> y1-y3 = beta load2 load2;
5	pvar
6	verbal = 1.,
7	math = 1.,
8	x1-x3 = evar1 evar1 phi,
9	y1-y3 = theta evar2 evar2;
10	RUN;

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