Este script crea un conjunto de datos interno 'measures' y realiza una serie de análisis para demostrar la especificación de modelos de error de medición. Compara un análisis de ruta simple (equivalente a una regresión MCO), una regresión mediante PROC REG y varios modelos estructurales con PROC CALIS que integran varianzas de error conocidas en las variables exógenas y endógenas.
Análisis de datos
Type : CREATION_INTERNE
Los datos se generan directamente en el script a través del paso DATA 'measures' utilizando datalines.
1 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Creación del conjunto de datos 'measures' que contiene las variables x e y mediante una lectura continua ( @code_sas_json/8_SAS_Intro_ReadFile_MultiCol_@@.json).
Creación del conjunto de datos 'measures' que contiene las variables x e y mediante una lectura continua ( @code_sas_json/8_SAS_Intro_ReadFile_MultiCol_@@.json).
¡Copiado!
| 1 | DATA measures; |
| 2 | INPUT x y @code_sas_json/8_SAS_Intro_ReadFile_MultiCol_@@.json; |
| 3 | DATALINES; |
| 4 | 7.91736 13.8673 6.10807 11.7966 6.94139 12.2174 |
| 5 | 7.61290 12.9761 6.77190 11.6356 6.33328 11.7732 |
| 6 | 7.60608 12.8040 6.65642 12.8866 6.26643 11.9382 |
| 7 | ... |
| 8 | ; |
2 Bloque de código
PROC CALIS
Explicación :
Análisis de ruta simple que estima la relación lineal entre x e y sin hipótesis de error de medición.
Análisis de ruta simple que estima la relación lineal entre x e y sin hipótesis de error de medición.
¡Copiado!
| 1 | PROC CALIS DATA=measures; |
| 2 | path |
| 3 | x ===> y; |
| 4 | RUN; |
3 Bloque de código
PROC REG
Explicación :
Regresión lineal estándar (MCO) utilizada como punto de comparación para los resultados de PROC CALIS.
Regresión lineal estándar (MCO) utilizada como punto de comparación para los resultados de PROC CALIS.
¡Copiado!
| 1 | PROC REG DATA=measures; |
| 2 | model y = x; |
| 3 | RUN; |
4 Bloque de código
PROC CALIS
Explicación :
Análisis de ruta que incluye la estructura de las medias (opción 'meanstr'), permitiendo estimar los interceptos y las medias de las variables.
Análisis de ruta que incluye la estructura de las medias (opción 'meanstr'), permitiendo estimar los interceptos y las medias de las variables.
¡Copiado!
| 1 | PROC CALIS DATA=measures meanstr; |
| 2 | path |
| 3 | x ===> y; |
| 4 | pvar |
| 5 | x y; |
| 6 | RUN; |
5 Bloque de código
PROC CALIS
Explicación :
Modelo con error de medición en la variable independiente x. 'x' se define como una manifestación de la variable latente 'Fx' con una varianza de error fijada en 0.019.
Modelo con error de medición en la variable independiente x. 'x' se define como una manifestación de la variable latente 'Fx' con una varianza de error fijada en 0.019.
¡Copiado!
| 1 | PROC CALIS DATA=measures; |
| 2 | path |
| 3 | x <=== Fx = 1., |
| 4 | Fx ===> y; |
| 5 | pvar |
| 6 | x = 0.019, |
| 7 | Fx, y; |
| 8 | RUN; |
6 Bloque de código
PROC CALIS
Explicación :
Modelo completo de error de medición en ambas variables. x e y son indicadores de las variables latentes Fx y Fy, con varianzas de error fijadas respectivamente en 0.019 y 0.022.
Modelo completo de error de medición en ambas variables. x e y son indicadores de las variables latentes Fx y Fy, con varianzas de error fijadas respectivamente en 0.019 y 0.022.
¡Copiado!
| 1 | PROC CALIS DATA=measures; |
| 2 | path |
| 3 | x <=== Fx = 1., |
| 4 | Fx ===> Fy , |
| 5 | Fy ===> y = 1.; |
| 6 | pvar |
| 7 | x = 0.019, |
| 8 | y = 0.022, |
| 9 | Fx Fy; |
| 10 | RUN; |
7 Bloque de código
PROC CALIS
Explicación :
Modelo estructural con las varianzas de error forzadas a cero. Este modelo teórico debe producir resultados idénticos a la regresión MCO estándar.
Modelo estructural con las varianzas de error forzadas a cero. Este modelo teórico debe producir resultados idénticos a la regresión MCO estándar.
¡Copiado!
| 1 | PROC CALIS DATA=measures; |
| 2 | path |
| 3 | x <=== Fx = 1., |
| 4 | Fx ===> Fy , |
| 5 | Fy ===> y = 1.; |
| 6 | pvar |
| 7 | x = 0., |
| 8 | y = 0., |
| 9 | Fx Fy; |
| 10 | RUN; |
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