Actualiza el modelo
El modelo actual del WAIS-III indicó un caso de Heywood entre organización perceptiva y velocidad de procesamiento. Para corregir un conjunto de variables latentes altamente correlacionadas, debes combinar esas dos variables en una sola variable latente. Crea una variable performance que agrupe las variables manifiestas de las variables latentes perceptorg y processing.
Los datos ya están cargados y se llaman IQdata. Puedes verlos con head(IQdata).
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos de ecuaciones estructurales con lavaan en R
Instrucciones del ejercicio
- Edita el modelo de cuatro factores para incluir una variable
performancemedida porpiccomp,block,matrixreason,digsymysymbolsearch. - Usa la función
cfa()para analizar el modelo y detectar posibles errores nuevos. - Resume el modelo para evaluar el ajuste, incluyendo la solución estandarizada y los índices de ajuste.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Edit the original model
wais.model <- 'verbalcomp =~ vocab + simil + inform + compreh
workingmemory =~ arith + digspan + lnseq
perceptorg =~ piccomp + block + matrixreason
processing =~ digsym + symbolsearch'
# Analyze the model and include the model and data argument
wais.fit <- cfa(___)
# Summarize the model
summary(___)