Código De Análise De Fator No Stata Forex

AVISO: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar a manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisas Digitais e Educação Ajude o Grupo de Consultoria Estatal, dando um presente Análise de Fator de Saída Anotada da Stata Esta página mostra um exemplo de análise fatorial com notas de rodapé explicando o resultado. Vamos fazer um eixo principal iterado (opção ipf) com SMC como comunalidades iniciais reter três fatores (opção fator (3)) seguido de rotações varimax e promax. Esses dados foram coletados em 1428 estudantes universitários (dados completos sobre 1365 observações) e são respostas a itens em uma pesquisa. Usaremos item13 através do item24 em nossa análise. uma. Eigenvalue: um autovalor é a variância do fator. Na solução do fator inicial, o primeiro fator representará a maior variação, o segundo representará a próxima maior variação, e assim por diante. Alguns dos autovalores são negativos porque a matriz não é de nível completo, ou seja, embora haja 12 variáveis, a dimensionalidade do espaço do fator é muito menor. Existem no máximo sete fatores possíveis. B. Diferença: Dá as diferenças entre o autovalor atual e o seguinte. C. Proporção: Dá a proporção de variância explicada pelo fator. D. Cumulativo: Dá a proporção acumulada da variância explicada por este fator mais todos os anteriores. E. Cargas de fator: as cargas de fatores para esta solução ortogonal representam tanto como as variáveis ​​são ponderadas para cada fator, mas também a correlação entre as variáveis ​​e o fator. F. Unicidade: Dá a proporção da variância comum da variável não associada aos fatores. A singularidade é igual a 1 - comunalidade. G. Cargas de fator rotativo: As cargas de fator para a rotação ortogonal varimax representam tanto a forma como as variáveis ​​são ponderadas para cada fator como também a correlação entre as variáveis ​​e o fator. Uma rotação varimax tenta maximizar as cargas quadradas das colunas. H. Unicidade: os mesmos valores que em e. Acima porque é ainda uma solução de três fatores. A opção em branco exibe apenas o fator de carga maior do que um valor específico (digamos 0,3). Eu. Cargas de fator girado: as cargas de fatores para a rotação oblíqua promax representam como cada uma das variáveis ​​é ponderada para cada fator. Nota: estas não são correlações entre variáveis ​​e fatores. A rotação promax permite que os fatores sejam correlacionados na tentativa de melhor aproximar a estrutura simples. Eu. Unicidade: os mesmos valores que em e. E h. Acima porque é ainda uma solução de três fatores. O comando comum estat é um comando de correção temporária que exibe a correlação entre os fatores de uma rotação oblíqua. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software da Universidade da Califórnia. NOTICE: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar Manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital Ajuda do Grupo de Consultoria Estatística dando um presente Stata FAQ Como posso fazer análises fatoriais com dados perdidos no Stata O teste para executar a análise fatorial com dados em falta pode ser problemático. Uma questão é que os métodos tradicionais de imputação múltipla, como minha estimativa ou mim. Não trabalhe com o comando Statas factor. Truxillo (2005) sugeriu uma abordagem usando a máxima verossimilhança com o algoritmo de maximização da expectativa (EM) para estimar a matriz de covariância. O comando Statas mi calcula uma matriz de covariância EM como parte do processo de imputação. Vamos demonstrar como usar essa matriz de covariância EM para obter uma solução de fator. Para começar, iremos carregar uma família de dados do Stata 11. Obter algumas estatísticas descritivas e calcular a matriz completa de covariância de casos. Da saída acima, você pode ver que há um total de 1.428 observações com 1.365 casos completos. Todas as variáveis ​​faltam casos, exceto para o item 14. O item20 possui a maioria dos dados faltantes com apenas 1.396 casos inexistentes. Nós usaremos o formato mlong para o meu conjunto, mas essa abordagem funcionará com qualquer um dos meus formatos de dados. Quando você registra as variáveis ​​a serem imputadas (meu registro imputado), você também deve incluir as variáveis ​​sem valores ausentes, como item14. Para que eles sejam incluídos na matriz de covariância EM. Em seguida, execute o comando mi impute mvn com a opção emonly. Observe que não existem variáveis ​​à direita do sinal de igual. Na verdade, não há nenhum sinal igual. Depois de fugir, impute. A matriz de covariância EM pode ser encontrada nos resultados salvos em r (Sigmaem), que depois salvaremos o covem da matriz para uso em factormat. Usaremos o comando factormat com a estimativa EM da matriz de covariância para obter nossa solução fatorial. O comando factormat exige que o tamanho da amostra, n. Seja inserido juntamente com o nome da matriz de covariância. Em seu artigo, Truxillo discute três métodos para especificar o tamanho da amostra nominal, 1) mínimo de coluna, 2) média em coluna e 3) mínimo parbilo. O mínimo de coluna é apenas o número de casos completos para as variáveis ​​com os valores mais faltantes, que é o valor que usaremos para este exemplo. Se você se lembrar de acima, esse valor é 1.396. Os resultados quase idênticos a estes foram obtidos usando SAS proc mi com fator de proc e usando Mplus com a opção de dados em falta. Truxillo, C. 2005. Estimativa do parâmetro de máxima verossimilhança com dados incompletos. Actas da Thirtieth Annual SAS (r) Users Group International Conference. Ltwww2.sasproceedingssugi30111-30.pdf gt O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade da Califórnia.