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关于二分类变量的因子分析问题 [推广有奖]

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楼主
48000299 在职认证  发表于 2010-3-8 21:21:05 |AI写论文
50论坛币
我的问卷中的变量是二分类的,我想用这些二分类变量做因子分析,请问在进行分析时需要注意什么?
我看到一个文献《多个二项反应变量多水平因子分析模型的原理及应用》它是用MLWIN2.0软件实现的,
请问在SAS9.13中如何实现,有无多水平结构都可以?
    请高手指教!

最佳答案

olover 查看完整内容

You can try Polychor to get the correlation matrix first, then use factor anlysis. Pls refer to SAS online document http://support.sas.com/kb/25/010.html, the sas code is here http://www.estat.us/sas/sample00512_1_polychor.sas . I used it before, it works.
关键词:二分类变量 因子分析 分析问题 分类变量 二分类 因子分析 变量 分类

沙发
olover 发表于 2010-3-8 21:21:06
You can try Polychor to get the correlation matrix first, then use factor anlysis. Pls refer to SAS online document http://support.sas.com/kb/25/010.html,  the sas code is here http://www.estat.us/sas/sample00512_1_polychor.sas . I used it before, it works.

藤椅
sdu0632 发表于 2010-3-9 01:45:14
希望下面的google book能帮你解决问题。

http://books.google.com/books?id ... &q=&f=false

板凳
infs_cdc 发表于 2011-3-11 11:13:36
本人在写论文的时候也碰到二分类变量能否做因子分析的问题,我在查文献时也看到了有人在做,是用Mplus做的。2楼提供的第2个链接打不开,不知楼主和2楼大侠能否给小弟再讲讲如何用SAS做,最好把原理也讲一下?多谢,急盼!

报纸
tlali88 发表于 2011-8-20 21:32:12
偶也遇到同样的问题,不知可否赐教?

地板
xiaokui2010 发表于 2011-9-21 08:56:10
楼主的问题解决了吗?我也遇到了这样的问题,请问楼主是怎么解决的?顺便说一下,我用的是SPSS,不知道能否解决这个问题?
走自己的路

7
飘者云 发表于 2014-12-7 14:45:02
olover 发表于 2010-3-8 21:21
You can try Polychor to get the correlation matrix first, then use factor anlysis. Pls refer to SAS  ...
我想问一下在这种情况下,如何计算因子得分?因子得分系数如何计算?SAS程序没有给出,只给出了载荷矩阵。

8
赵安豆 发表于 2024-7-11 22:03:41
对于使用二分类变量进行因子分析的问题,在操作上确实存在一些特殊之处。通常情况下,传统的连续变量因子分析假设数据服从正态分布,而二分类或有序分类变量显然不满足这一条件。因此,在处理这类问题时需要采用更适合的统计方法。

在SAS中实现对二分类变量的因子分析,可以考虑使用`PROC FACTOR`与`PROC CATMOD`等过程配合使用,或者利用更高级的过程如`PROC CALIS`进行结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)分析。对于你的需求来说,推荐采用`PROC CALIS`,因为它不仅能够处理二分类变量的因子分析,并且可以扩展到多水平结构。

### 使用SAS实现:

1. **使用PROC CALIS**:
   由于传统的PCA或CFA在连续数据上效果最佳,而SEM可以通过定义模型来适应二分类数据。你可以通过定义一个潜在因子与多个观察到的二分类变量之间的关系来进行分析。
   
2. **建模**:你应当将每个二分类变量视为潜在因子的因变量,并假设它们是通过阈值转换从潜在连续分布中产生的。

3. **指定模型**:
   ```sas
   proc calis data=yourdata;
      lineqs F1 =~ v1 + v2 + ...;  /* 这里F1是你假设的因子,v1, v2等是你的二分类变量 */
      mean F1;                     /* 指定潜在因子的均值,默认为0可以省略这行 */
      std   F1 = 1.0;              /* 固定因子的标准差为1.0以实现标定 */
      variances v1-vn = 0.;        /* 这里vn代表你的所有变量,由于是二分类假设没有残差方差 */
   run;
   ```

4. **解释输出**:在SAS的输出中关注标准化因子载荷和相关拟合指数以评估模型。

5. **多水平结构**:如果你的数据具有嵌套结构(如个体在学校中),你可能需要更复杂的建模方法,比如使用混合效应模型或层级线性模型。这通常超越了`PROC CALIS`的基本功能,可能需要利用专门的软件包或者SAS中的更高级过程。

在进行分析时,请确保仔细检查模型拟合,并考虑二分类变量可能带来的限制和假设。此外,理解并解释因子载荷(即每个项目与潜在因子之间的关系强度)对于这类分析尤其重要。
   
希望以上信息能够帮助你解决二分类变量的因子分析问题,在SAS中实现你的研究目标!

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