中村肇＠三菱総合研究所です。ここでは２回目の発言です。 >>Date: Tue, 12 Nov 1996 10:53:49 +0900 >>はじめまして、NTTソフトウェア研究所の溝渕と申します。 お久しぶりです。 いつもなら何人かの専門家の方からすぐにresがあると思うのですが、 内容がcalisだけに、豊田先生をさしおいてはみなさん発言しにくいのかな と思ったりしています。 >>分からないことが多く、ほとほと困っております。 週が終わろうとしているのに何のresもないというのも何なので、とりあえず 未熟者の私が場をつなぎ、専門家の方のご登場を待ちたいと思います。 >>obsavation数は99です。 変数の数に比べると少なすぎると思いますが、それしか集まらなかったので しょうがないということでしょうね。もう少し変数の数を減らせないのでし ょうか。 >>「チャットを利用する目的」についての１３項 >>目の質問（該当すれば1、そうでなければ 0のデータ）を因子分析し、５つの >>因子を得ました。（プロマックス回転、因子間相関は見られず。）このうち、 (0,1)データの因子分析については、ご専門の方におまかせします。 >>「新参者に対する態度new」 >>「参加人数についての意識num」 >>「参加者についての知識についての意識know」 >>「複数チャネルへのアクセス傾向act」 >> （いずれもカテゴリカルデータ） これがまずいのではないでしょうか？ ＳＡＳのcalisではカテゴリカルデータは扱えないはずです。 これらの変数がどういう変数かわかりませんが、例えばデータステップで data qdata2; set qdata; new =new1+new2+new3; num =num1+num2; know=know1+know2; act =act1+act2; ; として（足すことが意味的、統計的に認められるかは今回の質問からでは よくわかりませんが）、 proc calis data=qdata2 edf=98 gtol=0.00001 all nomod cov ; TITLE 'モデルA' ; LINEQS Fxopen = G_11 pur5 + G_12 pur10 + G_13 pur2 + G_14 pur11 + D1, Fxotend = 1.00 Fxopen + D2, new = 1.00 Fxotend + E1, num = L_13 Fxotend + E2, know = L_15 Fxotend + E3, act = L_17 Fxotend + E4, STD E1 - E4 = DEL1 - DEL4 , D1 D2 = 0.00 PSI2; RUN; としたら、まだ何とか解けるのではないでしょうか。 あるいはSPSSのLISRELはカテゴリカル変数を扱えると聞いていますので （私は持ってませんので知りません）そっちを使ってみるとか。 全然違っていたら、ごめんなさい。 どなたか詳しい方のフォローをお願いします。 ====================================================================== ☆☆出向解除に伴い、1996年７月１日から所属とe-mailが変わりました☆☆ 中村 肇 Nakamura Hajime なかむら はじめ e-mail:GHC00227 (at) niftyserve.or.jp 株式会社三菱総合研究所 社会技術政策研究室 研究員 ★★ さらに10月１日づけで異動となり、部署が変更になりました ★★ ======================================================================
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