Bestätigende Faktorenanalyse mit PROC CALIS

Dieses SAS^©-Skript veranschaulicht die Verwendung der CALIS-Prozedur zur Durchführung einer bestätigenden Faktorenanalyse. Es beginnt mit der Erstellung einer Kovarianzmatrix namens 'cognitive1' über einen DATA-Schritt. Diese Matrix stellt die Beziehungen zwischen verschiedenen Messungen von Lesen, Mathematik und Schreiben dar. Anschließend werden zwei PROC CALIS-Analysen durchgeführt. Die erste spezifiziert ein Drei-Faktor-Modell (Lesen, Mathematik, Schreiben), bei dem die Faktoren als unkorreliert angenommen werden (Kovarianzen auf Null gesetzt). Die zweite Analyse ist ähnlich, lässt aber die Kovarianzen zwischen den Faktoren durch das Modell frei schätzen, indem die Kovarianzbeschränkung auskommentiert wird.

Datenanalyse

Type : CREATION_INTERNE

Die Daten werden in Form einer Kovarianzmatrix direkt im Code mittels eines DATA-Schritts und der Anweisung 'datalines' bereitgestellt. Die Tabelle 'cognitive1' wird somit vollständig durch das Skript generiert.

1 Codeblock

DATA STEP Data

Erklärung :
Dieser Block erstellt einen SAS-Datensatz namens 'cognitive1' vom Typ COV (Kovarianzmatrix). Die Daten werden manuell über die Anweisung 'datalines' eingegeben. Die Matrix repräsentiert die Kovarianzen zwischen neun Variablen, die kognitive Fähigkeiten (Lesen, Mathematik, Schreiben) messen.

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1	title "Confirmatory Factor Analysis Using the FACTOR Modeling Language";
2	title2 "Cognitive Data";
3	DATA cognitive1(type=cov);
4	_type_='cov';
5	INPUT _name_ $ reading1 reading2 reading3 math1 math2 math3
6	writing1 writing2 writing3;
7	DATALINES;
8	reading1 83.024 . . . . . . . .
9	reading2 50.924 108.243 . . . . . . .
10	reading3 62.205 72.050 99.341 . . . . . .
11	math1 22.522 22.474 25.731 82.214 . . . . .
12	math2 14.157 22.487 18.334 64.423 96.125 . . . .
13	math3 22.252 20.645 23.214 49.287 58.177 88.625 . . .
14	writing1 33.433 42.474 41.731 25.318 14.254 27.370 90.734 . .
15	writing2 24.147 20.487 18.034 22.106 26.105 22.346 53.891 96.543 .
16	writing3 13.340 20.645 23.314 19.387 28.177 38.635 55.347 52.999 98.445
17	;
18

2 Codeblock

PROC CALIS

Erklärung :
Dieser Block führt eine bestätigende Faktorenanalyse für die Daten 'cognitive1' mit 64 Beobachtungen (nobs=64) durch. Er definiert ein Modell mit drei orthogonalen Faktoren: 'Read_Factor', 'Math_Factor' und 'Write_Factor'. Die Orthogonalität wird durch die Anweisung 'cov' gewährleistet, die die Kovarianzen zwischen den Faktoren auf Null setzt. Die Option 'modification' fordert Modifikationsindizes an, um die Modellanpassung zu verbessern.

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1	PROC CALIS DATA=cognitive1 nobs=64 modification;
2	factor
3	Read_Factor ===> reading1-reading3 ,
4	Math_Factor ===> math1-math3 ,
5	Write_Factor ===> writing1-writing3 ;
6	pvar
7	Read_Factor Math_Factor Write_Factor = 3 * 1.;
8	cov
9	Read_Factor Math_Factor Write_Factor = 3 * 0.;
10	RUN;

3 Codeblock

PROC CALIS

Erklärung :
Dieser zweite Block führt eine ähnliche Analyse durch, jedoch unter Auskommentierung der Anweisung 'cov'. Ohne diese Einschränkung schätzt PROC CALIS die Kovarianzen zwischen den drei Faktoren frei. Dies ermöglicht das Testen eines alternativen Modells, bei dem die Faktoren Lesen, Mathematik und Schreiben miteinander korreliert sein dürfen.

Kopiert!

1	PROC CALIS DATA=cognitive1 nobs=64 modification;
2	factor
3	Read_Factor ===> reading1-reading3 ,
4	Math_Factor ===> math1-math3 ,
5	Write_Factor ===> writing1-writing3 ;
6	pvar
7	Read_Factor Math_Factor Write_Factor = 3 * 1.;
8	cov
9	Read_Factor Math_Factor Write_Factor /* = 3 * 0. */;
10	RUN;

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