Salut! J'ai fait une analyse factorielle confirmatoire avec trois variables latentes. Cependant, il y a quelques problèmes d'estimation. Certains coefficients standardisés sont manquants (ex. latent2 > DO/Temp ; latent1 <-> latent2). Un coefficient standardisé supérieur à 1 (latente3 > SoftSed, 1,012). Toutes les variables sont transformées et standardisées, mais certaines sont encore asymétriques. Je devine si c'est la raison. Je joins quelques résultats d'analyses. Quelqu'un pourrait-il me donner la raison pour laquelle cela se produit? Merci.
De même, pour les variables DO et Temp, elles ont des données manquantes, mais chacune d'elles n'a que deux observations manquantes par rapport au total de 75 observations.
salut @lujc07 ,
La raison des valeurs manquantes sur le diagramme est que la variance de la variable latente est négative -- les variances ne devraient pas être négatives, nous n'essayons donc pas de vous donner une estimation standardisée car cela n'aura aucun sens. De plus, il est important de vérifier l'état de convergence de votre modèle avant d'examiner les résultats ; si le modèle ne parvient pas à converger, les résultats ne sont pas interprétables. Dans votre image, je vois que la convergence est un problème :
L'échec de la convergence peut se produire pour un certain nombre de raisons, mais dans ce modèle, j'ai deux préoccupations :
1) Il semble que certaines de vos variables latentes soient presque orthogonales (voir, par exemple, les corrélations entre les indicateurs Latent3 et toutes les autres variables de la sortie multivariée), donc les variables latentes à 2 indicateurs peuvent ne pas être estimables et cela peut conduire aux problèmes.
2) La corrélation négative entre DO et Temp pourrait rendre les choses plus difficiles.
Mes suggestions pour répondre à ces préoccupations sont les suivantes :
1) Vous pouvez modifier la spécification des variables latentes à 2 indicateurs, de manière à fixer leur variance à 1, puis à définir les deux chargements sur la même valeur :
Par souci de cohérence, vous pouvez libérer le premier chargement de Latent3 et également fixer sa variance à 1.
2) Vous pouvez essayer de « coder à l'envers » l'une de ces deux variables pour que la corrélation soit positive. Par exemple, pour Temp, vous pouvez accéder à la colonne de la table de données, cliquer dessus avec le bouton droit et sélectionner Nouvelle colonne de formule > Transformer > Négation. Cela créera une nouvelle colonne de table de données codée à l'envers et vous pourrez l'utiliser à la place de Temp.
J'espère que cela aidera votre modèle à converger vers une solution appropriée.
Meilleur,
~ Laura
Salut Laura,
Merci pour votre réponse. Cela a vraiment résolu mes problèmes.
