Behebe das Zero-df-Modell

Identifikation ist ein Kernelement in SEM-Modellen, und du solltest für jedes Modell mindestens einen Freiheitsgrad haben. Nutze das text.model aus der letzten Übung und aktualisiere das Modell so, dass ein Freiheitsgrad entsteht.

Du solltest zwei der Koeffizientenpfade mit dem Label a versehen, damit sie gleichgesetzt werden. lavaan und der Datensatz HolzingerSwineford1939 wurden bereits für dich geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Strukturgleichungsmodellierung mit lavaan in R</Kurs>

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Übungsanweisungen

Aktualisiere das text.model, sodass die Pfade für x5 und x6 beide auf a gesetzt sind.
Analysiere das Modell mit der Funktion cfa().
Sieh dir das aktualisierte Modell mit der Funktion summary() an.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Update the model specification by setting two paths to the label a
text.model <- 'text =~ x4 + x5 + x6'

# Analyze the model
text.fit <- cfa(model = ___, data = HolzingerSwineford1939)

# Summarize the model
summary(___, standardized = TRUE, fit.measures = TRUE)

Code bearbeiten und ausführen