Hallo! Ich habe eine konfirmatorische Faktorenanalyse mit drei latenten Variablen durchgeführt. Allerdings gibt es einige Schätzungsprobleme. Einige standardisierte Koeffizienten fehlen (z. B. latent2 > DO/Temp; latent1 <-> latent2). Ein standardisierter Koeffizient größer als 1 (latent3 > SoftSed, 1,012). Alle Variablen werden transformiert und standardisiert, einige sind jedoch immer noch verzerrt. Ich vermute, dass dies der Grund ist. Ich füge einige Analyseergebnisse bei. Könnte mir jemand den Grund nennen, warum das passiert? Danke.
Hallo Laura,
Danke für deine Antwort. Das hat meine Probleme wirklich gelöst.
Hallo @lujc07 ,
Der Grund für die fehlenden Werte im Diagramm liegt darin, dass die Varianz der latenten Variablen negativ ist. Varianzen sollten nicht negativ sein. Daher versuchen wir nicht, Ihnen eine standardisierte Schätzung zu geben, da diese keinen Sinn ergibt. Außerdem ist es wichtig, den Konvergenzstatus Ihres Modells zu überprüfen, bevor Sie die Ergebnisse untersuchen. Wenn das Modell nicht konvergiert, sind die Ergebnisse nicht interpretierbar. In Ihrem Bild sehe ich, dass Konvergenz ein Problem ist:
Ein Konvergenzfehler kann aus verschiedenen Gründen auftreten, aber bei diesem Modell habe ich zwei Bedenken:
1) Es scheint, dass einige Ihrer latenten Variablen nahezu orthogonal sind (siehe zum Beispiel die Korrelationen zwischen den Latent3-Indikatoren und allen anderen Variablen aus der multivariaten Ausgabe), sodass die latenten Variablen mit 2 Indikatoren möglicherweise nicht schätzbar sind, was dazu führen kann zu Problemen.
2) Die negative Korrelation von DO und Temp könnte die Sache erschweren.
Meine Vorschläge, um diese Bedenken auszuräumen, sind:
1) Sie könnten die Spezifikation der latenten 2-Indikator-Variablen ändern, indem Sie deren Varianz auf 1 festlegen und dann die beiden Ladungen gleich setzen:
Aus Konsistenzgründen könnten Sie das erste Laden von Latent3 freigeben und auch seine Varianz auf 1 festlegen.
2) Sie könnten versuchen, eine dieser beiden Variablen „umzukehren“, sodass die Korrelation positiv ist. Für Temp können Sie beispielsweise zu der Spalte in der Datentabelle gehen, mit der rechten Maustaste darauf klicken und „Neue Formelspalte“ > „Transformieren“ > „Negation“ auswählen. Dadurch wird eine neue Datentabellenspalte erstellt, die umgekehrt codiert ist und Sie diese anstelle von „Temp“ verwenden können.
Ich hoffe, dies hilft Ihrem Modell, eine geeignete Lösung zu finden.
Am besten,
~Laura
Auch für die Variablen DO und Temp fehlen Daten, aber bei jeder von ihnen fehlen nur zwei Beobachtungen im Vergleich zu insgesamt 75 Beobachtungen.
