Explora los índices de ajuste

Tras revisar las cargas estandarizadas en el ejercicio anterior, vimos que varias variables manifiestas podrían no representar bien nuestra variable latente. Como segunda medida de nuestro modelo, puedes examinar los índices de ajuste para ver si el modelo se ajusta adecuadamente a los datos. Puedes consultar tanto las métricas de buen ajuste como las de mal ajuste usando el argumento fit.measures dentro de la función summary().

Recuerda que las métricas de buen ajuste, como el CFI y el TLI, deben ser altas (por encima de .90) y cercanas a uno, mientras que las métricas de mal ajuste, como el RMSEA y el SRMR, deben ser bajas (por debajo de .10) y cercanas a cero.

Este ejercicio forma parte del curso

Modelos de ecuaciones estructurales con lavaan en R

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Instrucciones del ejercicio

Usa la función summary() sobre tu modelo text.fit.
Incluye el argumento para ver los índices de ajuste.
No incluyas las cargas estandarizadas.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Load the lavaan library
library(lavaan)

# Load the data and define model
data(HolzingerSwineford1939)
text.model <- 'textspeed =~ x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9'

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

# Summarize the model

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