Das Skript beginnt mit der Erstellung eines Datensatzes namens `SocioEconomics`, der Indikatoren für verschiedene Orte (Bevölkerung, Schule usw.) enthält. Anschließend wird die Prozedur `PROC FACTOR` dreimal ausgeführt, um eine Faktorenanalyse durchzuführen. Jede Ausführung verwendet die Maximum-Likelihood-Methode (`method=ml`), variiert jedoch die Anzahl der zu extrahierenden Faktoren (1, 2 und dann 3), was einen Vergleich der Modelle ermöglicht. Die Option `heywood` wird verwendet, um Fälle zu behandeln, in denen die Kommunalitäten 1 überschreiten.
Datenanalyse
Type : CREATION_INTERNE
Die Daten `SocioEconomics` werden direkt im Code über einen DATA-Schritt mit einer `datalines`-Anweisung erstellt. Sie stammen weder aus SASHELP noch aus einer externen Quelle.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung : Dieser Block erstellt die Tabelle `SocioEconomics` im Speicher. Die Daten sind über die `datalines`-Anweisung direkt im Skript enthalten, eine gängige Methode für kleine Beispieldatensätze.
INPUT Population School Employment Services HouseValue;
3
DATALINES;
4
570012.8250027025000
5
100010.96001010000
6
34008.81000109000
7
380013.6170014025000
8
400012.8160014025000
9
82008.326006012000
10
120011.44001016000
11
910011.533006014000
12
990012.5340018018000
13
960013.7360039025000
14
96009.633008012000
15
940011.4400010013000
16
;
2 Codeblock
PROC FACTOR
Erklärung : Diese Prozedur führt eine erste Faktorenanalyse auf der Tabelle `SocioEconomics` durch. `method=ml` spezifiziert die Verwendung der Maximum-Likelihood-Methode. `n=1` beschränkt das Modell auf die Extraktion nur eines Faktors. `heywood` ermöglicht es dem Prozess, fortzufahren, auch wenn eine Kommunalität größer als 1 ist.
Kopiert!
title3 'Maximum Likelihood Factor Analysis with One Factor';
proc factor data=SocioEconomics method=ml heywood n=1;
run;
1
title3 'Maximum Likelihood Factor Analysis with One Factor';
2
PROC FACTOR
3
DATA=SocioEconomics method=ml heywood n=1;
4
RUN;
5
3 Codeblock
PROC FACTOR
Erklärung : Ähnlich wie die vorherige, testet diese Faktorenanalyse ein Modell mit zwei Faktoren (`n=2`), um zu bewerten, ob eine komplexere Struktur die Varianz der Daten besser erklärt.
Kopiert!
title3 'Maximum Likelihood Factor Analysis with Two Factors';
proc factor data=SocioEconomics method=ml heywood n=2;
run;
1
title3 'Maximum Likelihood Factor Analysis with Two Factors';
2
PROC FACTOR
3
DATA=SocioEconomics method=ml heywood n=2;
4
RUN;
5
4 Codeblock
PROC FACTOR
Erklärung : Diese letzte Analyse erweitert das Modell auf drei Faktoren (`n=3`) und schließt den Vergleich der Faktormodelle ab, um die relevanteste zugrunde liegende Struktur zu bestimmen.
Kopiert!
title3 'Maximum Likelihood Factor Analysis with Three Factors';
proc factor data=SocioEconomics method=ml heywood n=3;
run;
1
title3 'Maximum Likelihood Factor Analysis with Three Factors';
2
PROC FACTOR
3
DATA=SocioEconomics method=ml heywood n=3;
4
RUN;
5
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