Ich rechne ein 3 x 3 Faktorenmodell mit CFA. Insgesamt 9 Kovarianzen sind auf Null gesetzt, alle anderen frei. Stichprobengröße < 200. (<--mehr wäre sicher von Vorteil!!)
Nach Modelleingabe "spuckt" R eine Fehlermeldung aus
"The leading minor of order 5 is not positive definite."
....um danach u.a. Modelfitts auf Basis von erkennbaren Abweichungen der vorherigen Modelleingabe (abweichende Kovarianzen) "auszuspucken"
Ich habe meine Daten inzwischen überprüft (ua intakte Rekodierung über Korrelationsmatrix sowie nochmaliges abchecken des korrekten Datentransfers nach R).....und bisher keine Fehlerquelle gefunden.
Gibts hier ExpertInnen , die noch Ideen haben .....wie ich hier mit der Fehlermeldung umgehen könnte......?
.....kurzer Nachtrag zur Einschätzung des Modells: 9 manifeste variablen laden auf 6 (3 + 3) latente Variablen, wovon 9 Kovarianzen auf null gesetzt wurden und alle anderen frei zu schätzen sind..........
ich kenne Deine Daten und Dein Modell nicht. Auch bin ich noch nicht über diese Fehlermeldung gestolpert. Wenn ich aber lese 9 manifeste Variablen laden auf 6 latente Variablen finde ich das interessant. Hast Du schon einmal eine explorative FA durchgeführt?
die Idee ist berechtigt. Dankeschön! Was ich nicht erwähnt hatte ist, dass bereits theoretische Annahmen existieren und ich ein Hypothesen prüfendes Verfahren, die CFA, durchführen möchte. Von den 9 manifesten Variablen sollen alle auf Faktor 1 und Faktor 2 laden. Nur die Kovarianz zwischen Faktor 1 und Faktor 2 wird auf null gesetzt.
....KORREKTUR.....Ergänzung, ist vermutlich nicht ganz so wichtig......es sind natürlich nicht zwei, sondern insgesamt 6 Faktoren (3 + 3).....ohne näher ins Detail zu gehen ......um einfach die Vorstellung von nicht "ganz trivialer" Komplexität (vielleicht zuviel der Komplexität für den Datensatz) zu transportieren.....
von einer R-Anfängerin!!