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2013-09-23
  数据背景:300个被试样本的IQ测验数据,一共11个分测验(观测变量),具体为:

  1.常识   2.理解  3.算术  4.相似  5.背数  6.词汇(以上为“言语智力”模块)

  7.填图  8.积木  9.图法排列数字符号  10.图形拼凑  11.迷津(以上为“操作智力”模块)

  按照习题要求,用Mplus进行探索性因素分析(木办法,题目要求EFA和CFA各做一遍),Mplus给出的报告部分如下:

EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS WITH 2 FACTOR(S):

MODEL FIT INFORMATION
Number of Free Parameters                      32
……
Chi-Square Test of Model Fit
          Value                             32.247
          Degrees of Freedom                    34
          P-Value                           0.5537

  关于此处的自由度问题,有点不明白——

  本模型的结构应为2个因素(潜变量),即“言语智力”和“操作智力”,那么进行探索性因素分析时,按我自己的理解,需要估计的参数应为:22个因素载荷(共11个观测变量,每个变量在两个因素上均有载荷);11个测量残差(每个观测变量各1个);1个因素间相关系数(“言语”和“操作”两个潜变量之前的相关)。这样看的话,自由估计的参数数量应该是22+11+1=34个才对啊,可是软件给出的是32个。相应地,按我的理解,模型自由度应为[11*(11+1)]/2-34=32,而软件给出的却是34。(在好几台机器上跑过,结果都是一样的,所以肯定不是Bug之类的。)

  这个问题让本菜鸟有点犯晕。我前只能想到一种可能:我的自由度计算其实是按跑CFA的方法来计算的,莫非是进行EFA和进行CFA时自由度的算法不太一样?哪位大虾可以抽空解决一下我的疑惑呢?先谢谢啦!

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2013-9-23 05:26:16
  其他的数据好像没有出现类似问题,软件提供的自由度和手算的是一样的。

  进行刚刚那个EFA的语句如下:

TITLE: WAIS EXAMPLE
DATA: FILE = TABLE4_1.INP;
       TYPE = CORRELATION;
       NOBSERVATIONS = 300;
VARIABLE: NAMES = INFO COMPREH ARITH SIMIL
                  DIGSPAN VOCAB DIGSYMB PICTCOMP
                  BLOCKDES PICARRGE OBJASSEM;
ANALYSIS: TYPE = EFA 1 3;

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2013-9-28 13:57:04
首先确定EFA是否适合CFA的识别规则。
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