Análisis factorial confirmatorio con PROC CALIS

Este script SAS^© ilustra el uso del procedimiento CALIS para realizar un análisis factorial confirmatorio. Comienza creando una matriz de covarianza llamada 'cognitive1' a través de un paso DATA. Esta matriz representa las relaciones entre diferentes medidas de lectura, matemáticas y escritura. Luego, se realizan dos análisis PROC CALIS. El primero especifica un modelo de tres factores (Lectura, Matemáticas, Escritura) donde se supone que los factores no están correlacionados (covarianzas fijadas a cero). El segundo análisis es similar, pero deja que las covarianzas entre los factores se estimen libremente por el modelo, al comentar la restricción de covarianza.

Análisis de datos

Type : CREATION_INTERNE

Los datos se proporcionan en forma de matriz de covarianza directamente en el código usando un paso DATA y la instrucción 'datalines'. Por lo tanto, la tabla 'cognitive1' es generada completamente por el script.

1 Bloque de código

DATA STEP Data

Explicación :
Este bloque crea un conjunto de datos SAS llamado 'cognitive1' de tipo COV (matriz de covarianza). Los datos se introducen manualmente a través de la instrucción 'datalines'. La matriz representa las covarianzas entre nueve variables que miden las capacidades cognitivas (lectura, matemáticas, escritura).

¡Copiado!

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 Bloque de código

PROC CALIS

Explicación :
Este bloque ejecuta un análisis factorial confirmatorio sobre los datos 'cognitive1' para 64 observaciones (nobs=64). Define un modelo de tres factores ortogonales: 'Read_Factor', 'Math_Factor' y 'Write_Factor'. La ortogonalidad se asegura mediante la instrucción 'cov' que fija las covarianzas entre los factores a cero. La opción 'modification' solicita índices de modificación para mejorar el ajuste del modelo.

¡Copiado!

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 Bloque de código

PROC CALIS

Explicación :
Este segundo bloque ejecuta un análisis similar, pero comentando la instrucción 'cov'. En ausencia de esta restricción, PROC CALIS estima libremente las covarianzas entre los tres factores. Esto permite probar un modelo alternativo donde se permite que los factores de lectura, matemáticas y escritura estén correlacionados entre sí.

¡Copiado!

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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