Analyse factorielle confirmatoire avec PROC CALIS

Ce script SAS^© illustre l'utilisation de la procédure CALIS pour réaliser une analyse factorielle confirmatoire. Il commence par créer une matrice de covariance nommée 'cognitive1' via une étape DATA. Cette matrice représente les relations entre différentes mesures de lecture, de mathématiques et d'écriture. Ensuite, deux analyses PROC CALIS sont effectuées. La première spécifie un modèle à trois facteurs (Lecture, Maths, Écriture) où les facteurs sont supposés non corrélés (covariances fixées à zéro). La seconde analyse est similaire, mais laisse les covariances entre les facteurs être estimées librement par le modèle, en commentant la contrainte de covariance.

Analyse des données

Type : CREATION_INTERNE

Les données sont fournies sous forme de matrice de covariance directement dans le code à l'aide d'une étape DATA et de l'instruction 'datalines'. La table 'cognitive1' est donc entièrement générée par le script.

1 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Ce bloc crée un ensemble de données SAS nommé 'cognitive1' de type COV (matrice de covariance). Les données sont entrées manuellement via l'instruction 'datalines'. La matrice représente les covariances entre neuf variables mesurant les capacités cognitives (lecture, mathématiques, écriture).

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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 Bloc de code

PROC CALIS

Explication :
Ce bloc exécute une analyse factorielle confirmatoire sur les données 'cognitive1' pour 64 observations (nobs=64). Il définit un modèle à trois facteurs orthogonaux : 'Read_Factor', 'Math_Factor', et 'Write_Factor'. L'orthogonalité est assurée par l'instruction 'cov' qui fixe les covariances entre les facteurs à zéro. L'option 'modification' demande des indices de modification pour améliorer l'ajustement du modèle.

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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 Bloc de code

PROC CALIS

Explication :
Ce second bloc exécute une analyse similaire, mais en commentant l'instruction 'cov'. En l'absence de cette contrainte, PROC CALIS estime librement les covariances entre les trois facteurs. Cela permet de tester un modèle alternatif où les facteurs de lecture, mathématiques et écriture sont autorisés à être corrélés entre eux.

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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;

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