Analiza el modelo de velocidad de lectura
Vamos a analizar tu modelo de velocidad de lectura de la primera lección. Este modelo incluía una variable latente, textspeed, representada por seis variables manifiestas. Las variables x4, x5, x6 medían la comprensión lectora, y x7, x8 y x9 medían la velocidad de conteo y suma del conjunto de datos HolzingerSwineford1939.
Usaremos la función cfa() para analizar text.model usando los datos de HolzingerSwineford1939. Nuestro resumen debería indicar que el modelo está identificado con 9 grados de libertad. Debes examinar las estimaciones de la variable latente para determinar qué ítems miden bien la variable latente (puntuaciones altas) y cuáles no (puntuaciones bajas).
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos de ecuaciones estructurales con lavaan en R
Instrucciones del ejercicio
- Usa la función
cfa()para ajustar un modelo llamadotext.fit. ¡Recuerda incluir los argumentos del modelo y de los datos! - Usa la función
summary()para ver el ajuste del modelo.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Load the lavaan library
library(lavaan)
# Load the dataset and define model
data(HolzingerSwineford1939)
text.model <- 'textspeed =~ x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9'
# Analyze the model with cfa()
# Summarize the model