Ciao! Ho fatto un'analisi fattoriale di conferma con tre variabili latenti. Tuttavia, ci sono alcuni problemi di stima. Mancano alcuni coefficienti standardizzati (es. latente2 > DO/Temp; latente1 <-> latente2). Un coefficiente standardizzato maggiore di 1 (latente3 > SoftSed, 1.012). Tutte le variabili vengono trasformate e standardizzate, ma alcune sono ancora distorte. Sto indovinando se questo è il motivo. Allego alcuni risultati delle analisi. Qualcuno potrebbe darmi il motivo per cui questo accade? Grazie.
Anche per le variabili DO e Temp, hanno dati mancanti, ma ognuna di esse ha solo due osservazioni mancanti rispetto alle 75 osservazioni totali.
Ciao @lujc07 ,
La ragione dei valori mancanti nel diagramma è perché la varianza della variabile latente è negativa -- le varianze non dovrebbero essere negative, quindi non proviamo a darti una stima standardizzata perché non avrebbe senso. Inoltre, è importante controllare lo stato di convergenza del modello prima di esaminare i risultati; se il modello non converge, i risultati non sono interpretabili. Nella tua immagine, vedo che la convergenza è un problema:
Il fallimento della convergenza può verificarsi per una serie di motivi, ma in questo modello ho due preoccupazioni:
1) Sembra che alcune delle tue variabili latenti potrebbero essere quasi ortogonali (vedi, ad esempio, le correlazioni tra gli indicatori Latent3 e tutte le altre variabili dall'output multivariato), quindi le variabili latenti a 2 indicatori potrebbero non essere stimabili e questo può portare ai problemi.
2) La correlazione negativa tra DO e Temp potrebbe rendere le cose più difficili.
I miei suggerimenti per affrontare queste preoccupazioni sono:
1) È possibile modificare la specifica delle variabili latenti a 2 indicatori, in modo tale da fissare la loro varianza a 1 e quindi impostare i due caricamenti su uguali:
Per coerenza, puoi liberare il primo caricamento di Latent3 e anche fissare la sua varianza a 1.
2) Potresti provare a "codificare inversamente" una di queste due variabili in modo che la correlazione sia positiva. Ad esempio, per Temp, puoi andare alla colonna nella tabella dei dati, fare clic con il pulsante destro del mouse su di essa e selezionare Nuova colonna formula> Trasforma> Negazione. Questo creerà una nuova colonna della tabella dati che è codificata inversa e puoi usarla al posto di Temp.
Spero che questo aiuti il tuo modello a convergere verso una soluzione adeguata.
Migliore,
~Laura
