[R-br] Analise fatorial

[Bruce Kelly]

Boa noite Leonard,


Verdade segui a recomendação sugerida no link que o Cesar passou, tentei colocar o valor inicial na linha o start=rep(0,344) mas deu outro erro, então retirei as variáveis que apresentavam o valor do default, com isso melhorei o resultado do p-value e aceitando na hipótese nula.


No livro do Hair et al, 2009 ele faz a sugestão referente as cumunalidades baixas serem retiradas.




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De: R-br <r-br-bounces em listas.c3sl.ufpr.br> em nome de Leonard Assis via R-br <r-br em listas.c3sl.ufpr.br>
Enviado: terça-feira, 24 de janeiro de 2017 16:07
Para: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R.
Assunto: Re: [R-br] Analise fatorial

Isso é problema de otimização.
Alguns métodos de otimização se perdem quando utilizam determinados chutes iniciais.

Eu sofro muito ultimamente com isto usando equações estruturais, pois meus dados são muito correlacionados (maior que 0.95 na maioria dos casos).

Em 23 de jan de 2017 4:51 PM, "Bruce Kelly via R-br" <r-br em listas.c3sl.ufpr.br<mailto:r-br em listas.c3sl.ufpr.br>> escreveu:


Boa tarde Listeiros,


Estou aplicando analise fatorial (AF) utilizando a a função 'factanal' do package 'stats'. minha duvida é sobre o p-value que esta dando baixo como pode ser visto abaixo nos resultados:


Loadings:
    Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6
v1   0.899   0.275   0.145   0.136   0.244   0.114
v2   0.269   0.222   0.902   0.203   0.129
v3   0.316   0.313   0.847   0.196   0.130   0.159
v4  -0.205                                  -0.161
v5   0.199   0.758   0.337           0.418   0.134
v6  -0.164   0.406   0.389   0.167          -0.210
v7           0.140   0.182   0.941
v8   0.508   0.773   0.177                   0.190
v9   0.116           0.133   0.886
v10  0.407   0.277   0.203           0.802   0.260
v11  0.725   0.379   0.103           0.152   0.226
v12  0.861           0.185                   0.123
v13  0.163   0.117                           0.371
v14  0.309   0.813   0.293   0.245   0.144   0.267

               Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6
SS loadings      2.914   2.480   2.073   1.879   0.974   0.516
Proportion Var   0.208   0.177   0.148   0.134   0.070   0.037
Cumulative Var   0.208   0.385   0.533   0.668   0.737   0.774

Test of the hypothesis that 6 factors are sufficient.
The chi square statistic is 61.12 on 22 degrees of freedom.
The p-value is 1.52e-05


Então tento reduzir o número de fatores, como por exemplo 5, já que 74% da variância no modela será  captada, mas qndo rodo a rotina aparece

Error in factanal(dad, factors = 5, scores = c("none"), rotation = "varimax") :
  unable to optimize from this starting value


Desta forma utilizei a package 'rela' onde ele realiza a analise com 4 fatores.


Logo minha duvida é porque no 'factanal' não pode fazer, com esse valor? tem alguma coisa que eu possa fazer nos dados (além de padronizar) para ter uma melhor resposta no p-value?


Muito obrigado a todos(as).


Bruce



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