L'action faExtract effectue une analyse factorielle sur une table CAS. Elle permet d'extraire des facteurs communs à partir de variables quantitatives en utilisant diverses méthodes d'extraction (Composantes principales, Maximum de vraisemblance, Moindres carrés non pondérés, etc.) et techniques de rotation (Varimax, Promax, etc.). Elle offre des options étendues pour gérer les communautés a priori, la pondération et la sortie des résultats statistiques.
| Paramètre | Description |
|---|---|
| attributes | Modifie les attributs des variables utilisées dans l'analyse (format, label, etc.). |
| corrOut | Spécifie la table de sortie CAS qui contiendra la matrice de corrélation, les statistiques sommaires et le nombre d'observations. |
| display | Spécifie la liste des tables de résultats à renvoyer au client pour affichage. |
| freq | Nom de la variable numérique contenant la fréquence d'occurrence de chaque observation. |
| fuzz | Seuil minimal pour l'affichage des corrélations et des chargements factoriels. Les valeurs inférieures à ce seuil sont affichées comme manquantes. |
| inputs | Liste des variables d'entrée à utiliser pour l'analyse factorielle. |
| method | Spécifie la méthode d'extraction des facteurs (ex: 'PRINCIPAL' pour composantes principales, 'ML' pour maximum de vraisemblance). |
| nFactors | Paramètre requis spécifiant le nombre d'entiers (facteurs) à extraire. |
| outputTables | Liste des noms des tables de résultats à sauvegarder sur le serveur CAS. |
| priors | Spécifie la méthode de calcul des estimations de communauté a priori (ex: 'SMC' pour carrés des corrélations multiples). |
| referenceStructure | Si défini à TRUE, demande les tables de sortie liées à la structure de référence (utile pour les rotations obliques). |
| reorder | Si défini à TRUE, réordonne les lignes (variables) des matrices factorielles en fonction de leurs chargements absolus les plus élevés. |
| rotate | Spécifie la méthode de rotation des facteurs (ex: 'VARIMAX' pour orthogonale, 'PROMAX' pour oblique). |
| table | Spécifie les paramètres de la table d'entrée (nom, caslib, clause where, etc.). |
| varianceDivisor | Spécifie le diviseur utilisé pour le calcul des variances et covariances ('DF', 'N', 'WDF', 'WEIGHT'). |
| weight | Nom de la variable numérique à utiliser comme pondération pour l'analyse. |
Création d'une table CAS nommée 'SOCECON' contenant des données socio-économiques simulées pour l'exemple (Population, École, Emploi, Services, Maison).
| 1 | DATA casuser.socecon; INPUT Population School Employment Services House; DATALINES; |
| 2 | 5700 12.8 2500 270 25000 |
| 3 | 1000 10.9 600 10 10000 |
| 4 | 3400 8.8 1000 10 9000 |
| 5 | 3800 13.6 1700 140 25000 |
| 6 | 4000 12.8 1600 140 25000 |
| 7 | 8200 8.3 2600 60 12000 |
| 8 | 1200 11.4 400 10 16000 |
| 9 | 9100 11.5 3300 60 14000 |
| 10 | 9900 12.5 3400 180 18000 |
| 11 | 9600 13.7 3600 390 25000 |
| 12 | 9600 9.6 3300 80 12000 |
| 13 | 9400 11.4 4000 100 13000 |
| 14 | ; RUN; |
Analyse factorielle de base utilisant la méthode des composantes principales pour extraire 2 facteurs sans rotation.
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | factorAnalysis.faExtract / TABLE="socecon", inputs={"Population", "School", "Employment", "Services", "House"}, method={name="PRINCIPAL"}, nFactors={2}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Analyse avancée utilisant la méthode du Maximum de Vraisemblance (ML), une rotation oblique Promax, des priors basés sur les corrélations multiples carrées (SMC), et le réarrangement des résultats.
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | factorAnalysis.faExtract / TABLE="socecon", inputs={"Population", "School", "Employment", "Services", "House"}, nFactors={2}, method={name="ML", maxIterations=50}, priors={type="SMC"}, rotate={type="PROMAX", power=3}, reorder=TRUE, fuzz=0.3, corrOut={name="corr_stats", replace=TRUE}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |