Exemple d'analyse factorielle confirmatoire avec PROC CALIS

Le script commence par créer un jeu de données 'scores' contenant six variables. Ensuite, il exécute trois analyses distinctes avec PROC CALIS sur ces données. Chaque analyse teste un modèle de mesure différent pour deux facteurs latents ('verbal' et 'math'), en imposant diverses contraintes sur les poids factoriels (loadings) et les variances des erreurs. Cela démontre la flexibilité de la procédure pour spécifier des modèles d'équations structurelles, allant d'un modèle simple avec des contraintes fortes à des modèles plus complexes avec des paramètres librement estimés.

Analyse des données

Type : CREATION_INTERNE

Le jeu de données 'scores' est créé directement dans le script via une étape DATA et l'instruction 'datalines'. Il n'y a aucune dépendance à des données externes.

1 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Ce bloc crée la table 'scores' en mémoire (librairie WORK). Les données sont intégrées directement dans le code à l'aide de l'instruction 'datalines', ce qui est courant pour les exemples ou les petits jeux de données.

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1	DATA scores;
2	INPUT x1 x2 x3 y1 y2 y3;
3	DATALINES;
4	23 17 16 15 14 16
5	29 26 23 22 18 19
6	14 21 17 15 16 18
7	20 18 17 18 21 19
8	25 26 22 26 21 26
9	26 19 15 16 17 17
10	14 17 19 4 6 7
11	12 17 18 14 16 13
12	25 19 22 22 20 20
13	7 12 15 10 11 8
14	29 24 30 14 13 16
15	28 24 29 19 19 21
16	12 9 10 18 19 18
17	11 8 12 15 16 16
18	20 14 15 24 23 16
19	26 25 21 24 23 24
20	20 16 19 22 21 20
21	14 19 15 17 19 23
22	14 20 13 24 26 25
23	29 24 24 21 20 18
24	26 28 26 28 26 23
25	20 23 24 22 23 22
26	23 24 20 23 22 18
27	14 18 17 13 16 14
28	28 34 27 25 21 21
29	17 12 10 14 12 16
30	8 1 13 14 15 14
31	22 19 19 13 11 14
32	18 21 18 15 18 19
33	12 12 10 13 13 16
34	22 14 20 20 18 19
35	29 21 22 13 17 12
36	;
37

2 Bloc de code

PROC CALIS

Explication :
Cette procédure effectue une analyse factorielle sur la table 'scores'. L'instruction 'FACTOR' définit un modèle à deux facteurs ('verbal' et 'math'). L'instruction 'PVAR' impose des contraintes d'égalité : les trois variables du facteur 'verbal' ont la même variance d'erreur ('evar1'), et de même pour le facteur 'math' ('evar2'). Les variances des facteurs sont fixées à 1 pour l'identification du modèle.

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1	PROC CALIS DATA=scores;
2	factor
3	verbal ===> x1-x3 = load1 load1 load1,
4	math ===> y1-y3 = load2 load2 load2;
5	pvar
6	verbal = 1.,
7	math = 1.,
8	x1-x3 = 3*evar1,
9	y1-y3 = 3*evar2;
10	RUN;

3 Bloc de code

PROC CALIS

Explication :
Cette deuxième analyse factorielle est une variante de la première. L'instruction 'PVAR' est simplifiée pour ne fixer que la variance des facteurs latents à 1. Les variances des erreurs des variables observées (x1-x3, y1-y3) sont maintenant estimées librement par la procédure, sans contrainte d'égalité.

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1	PROC CALIS DATA=scores;
2	factor
3	verbal ===> x1-x3 = load1 load1 load1,
4	math ===> y1-y3 = load2 load2 load2;
5	pvar
6	verbal = 1.,
7	math = 1.;
8	RUN;

4 Bloc de code

PROC CALIS

Explication :
Cette troisième analyse spécifie un modèle plus complexe. Dans l'instruction 'FACTOR', certains poids factoriels sont librement estimés ('alpha', 'beta') tandis que d'autres sont contraints. De même, dans 'PVAR', certaines variances d'erreur sont estimées librement ('phi', 'theta') et d'autres sont contraintes à être égales. Cela montre comment spécifier des modèles avec des contraintes partielles.

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1	PROC CALIS DATA=scores;
2	factor
3	verbal ===> x1-x3 = load1 load1 alpha,
4	math ===> y1-y3 = beta load2 load2;
5	pvar
6	verbal = 1.,
7	math = 1.,
8	x1-x3 = evar1 evar1 phi,
9	y1-y3 = theta evar2 evar2;
10	RUN;

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