Absolute Fit-Statistiken
Die absolute Fit-Statistik, die in der CFA-Ausgabe berichtet wird, ist der Likelihood-Ratio-Chi-Quadrat-Test. Er prüft die Hypothese, dass das geschätzte Modell genauso gut funktioniert wie das Nullmodell. Du hast diese Fit-Statistik im vorherigen Kapitel gesehen und erinnerst dich wahrscheinlich, dass die Kriterien für diesen Test sehr schwer zu erfüllen sind. Die meisten Modelle liefern ein statistisch signifikantes Ergebnis – was hier nicht wünschenswert ist, da es bedeutet, dass die Modellanpassung statistisch schlechter ist.
Nachdem du die absoluten Modell-Fit-Statistiken geprüft hast, die von der Funktion summary() ausgegeben werden, bestimme, ob der Likelihood-Ratio-Test statistisch signifikant ist.
Würde der GFI für dieses Modell als akzeptabel gelten?
Diese Übung ist Teil des Kurses
Faktorenanalyse in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Set the options to include various fit indices so they will print
options(___ = c("CFI", "GFI", "RMSEA", "BIC"))
# Use the summary function to view fit information and parameter estimates
___(theory_CFA)