确定性因子分析.ppt

表17-1相关系数矩阵特定的确定性因子分析模型是： RotatedFactorPattern利用探索性因子分析，得到下面的结果：01X10.847360.17503X20.814380.11794X30.788780.11735X40.160180.90034X50.139140.90558FACTOR1FACTOR202【SAS程序】【SAS程序】dataeg17_1(type=corr)；infilecardsmissover；_type_=corr；input_name_$x1-x5；if_n_=1then_type_=n；elseif_n_=2then_type_=std；else_type_=corr；cards；n3094std1.2291.5112.6490.7770.810x11.0000x20.59021.0000x30.54610.45091.0000x40.28520.23770.23491.0000x50.27010.22690.22030.67591.0000run；proccalismethod=mlcov；lineqsx1=f1+e1，x2=a2f1+e2，x3=a3f1+e3，x4=f2+e4，x5=a5f2+e5；stde1-e5=5*var:，f1f2=2*var：；covf1f2=cov；run；【SAS部分输出结果】【SAS部分输出结果】CovarianceStructureAnalysis:PatternandInitialValues①Numberofendogenousvariables=5Manifest:X1X2X3X4X5Numberofexogenousvariables=7Latent:F1F2Error:E1E2E3E4E5ManifestVariableEquations1InitialEstimates2X1=1.0000F1+1.0000E13X2=.*F1+1.0000E24A25X3=.*F1+1.0000E36A37X4=1.0000F2+1.0000E48X5=.*F2+1.0000E59A510②确定性因子分析流行病与卫生统计学系ConfirmatoryFactorAnalysis因子分析可分为两种：探索性因子分析(exploratoryfactoranalysis)确定性因子分析(confirmatoryfactoranalysis)STEP2STEP1什么是探索性因子分析？探索性因子分析是去探讨一组可测变量的特征，性质和内部的关联性，并揭示有多少主要的潜在因子可能影响这些可测变量。如果所进行的一项研究涉及到很多的可测变量，而且在研究之前，并不清楚有哪些可能的潜在因子会影响这些可测变量，这时可作探索性因子分析。何时使用探索性因子分析？什么是确定性因子分析？确定性因子分析是在探索性因子分析的基础上进一步确定每一个潜在因子对可测变量的影响程度，以及了解这些潜在因子之间的关联程度。如果根据以往的经验或根据探索性因子分析的结果已经清楚哪些可测变量可能被那一个潜在因子所影响，而只需进一步确定每一个潜在因子对可测变量的影响程度，以及了解这