鈴木＠日経リサーチ です．
堀 啓造さん wrote:
>>Haywood case に次の相関行列があがっていました。ついでにＳＰＳＳ処理のプログ
>>ラムで示します。
つい比較してみたくなりますね．SAS の結果は少し違いますが，どうなんで
しょう．事前共通性は SMC にして，N は適当に１万としました．収束基準を
厳しくすると反復回数が SPSS と同じ５回になりますが，結果のスコアが変わ
らなかったのでデフォルトにしました．超heywood の場合でなく，単なる
heywood オプションを指定して，共通性を１にリセット処理しましたが，
SPSS もそういう処理ですよね．heywood オプションの指定がなければ実行中
止で終了します．
========================================================================
data x( type = corr ) ;
input _type_ $ _name_ $ x1 - x5 ;
datalines ;
mean . 0 0 0 0 0
std . 1 1 1 1 1
n . 10000 10000 10000 10000 10000
corr x1 1.000 . . . .
corr x2 0.945 1.000 . . .
corr x3 0.840 0.720 1.000 . .
corr x4 0.735 0.630 0.560 1.000 .
corr x5 0.630 0.540 0.480 0.420 1.000
;
run ;
proc factor data = x
n = 1
m = uls
heywood
;
var x1 - x5 ;
run ;
proc factor data = x
n = 1
m = ml
heywood
;
var x1 - x5 ;
run ;
========================================================================
SPSS: ULS (5 iter) | SAS: ULS (3 iter)
------------------- | -----------------
Factor Matrix: | Factor Pattern
Factor 1 | FACTOR1
|
X1 1.02274 | X1 1.02299
X2 .90676 | X2 0.90675
X3 .80502 | X3 0.80500
X4 .70384 | X4 0.70382
X5 .60297 | X5 0.60295
|
Final Statistics: |Final Communality Estimates: Total = 3.375629
communality Eigenvalue|
| X1 X2 X3 X4 X5
X1 .99900 * 3.37527 |1.046505 0.822190 0.648026 0.495361 0.363547
X2 .82208 * |
X3 .64795 * |
X4 .49531 * |
X5 .36351 * |
========================================================================
SPSS: ML (6 iter) | SAS: ML ( 3 iter)
------------------ |------------------
Factor Matrix: |Factor Pattern
Factor 1 | FACTOR1
|
X1 .99950 | X1 1.00000
X2 .94510 | X2 0.94500
X3 .83962 | X3 0.84000
X4 .73459 | X4 0.73500
X5 .62962 | X5 0.63000
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鈴木督久（日経リサーチ） KGH00763 (at) niftyserve.or.jp
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