我想问一下在这种情况下，如何计算因子得分？因子得分系数如何计算?SAS程序没有给出，只给出了载荷矩阵。

对于使用二分类变量进行因子分析的问题，在操作上确实存在一些特殊之处。通常情况下，传统的连续变量因子分析假设数据服从正态分布，而二分类或有序分类变量显然不满足这一条件。因此，在处理这类问题时需要采用更适合的统计方法。

在SAS中实现对二分类变量的因子分析，可以考虑使用`PROC FACTOR`与`PROC CATMOD`等过程配合使用，或者利用更高级的过程如`PROC CALIS`进行结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)分析。对于你的需求来说，推荐采用`PROC CALIS`，因为它不仅能够处理二分类变量的因子分析，并且可以扩展到多水平结构。

### 使用SAS实现：

1. **使用PROC CALIS**：
   由于传统的PCA或CFA在连续数据上效果最佳，而SEM可以通过定义模型来适应二分类数据。你可以通过定义一个潜在因子与多个观察到的二分类变量之间的关系来进行分析。
   
2. **建模**：你应当将每个二分类变量视为潜在因子的因变量，并假设它们是通过阈值转换从潜在连续分布中产生的。

3. **指定模型**：
   ```sas
   proc calis data=yourdata;
      lineqs F1 =~ v1 + v2 + ...;  /* 这里F1是你假设的因子，v1, v2等是你的二分类变量 */
      mean F1;                     /* 指定潜在因子的均值，默认为0可以省略这行 */
      std   F1 = 1.0;              /* 固定因子的标准差为1.0以实现标定 */
      variances v1-vn = 0.;        /* 这里vn代表你的所有变量，由于是二分类假设没有残差方差 */
   run;
   ```

4. **解释输出**：在SAS的输出中关注标准化因子载荷和相关拟合指数以评估模型。

5. **多水平结构**：如果你的数据具有嵌套结构（如个体在学校中），你可能需要更复杂的建模方法，比如使用混合效应模型或层级线性模型。这通常超越了`PROC CALIS`的基本功能，可能需要利用专门的软件包或者SAS中的更高级过程。

在进行分析时，请确保仔细检查模型拟合，并考虑二分类变量可能带来的限制和假设。此外，理解并解释因子载荷（即每个项目与潜在因子之间的关系强度）对于这类分析尤其重要。
   
希望以上信息能够帮助你解决二分类变量的因子分析问题，在SAS中实现你的研究目标！

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