Analiza un caso Heywood manifiesto
Tras recibir tu informe, el grupo de adopciones rehízo su encuesta para medir dos factores: cuán efectivas eran sus publicaciones de historias online en goodstory y cuánto importaba una interacción inperson. Los nuevos datos están cargados en adoptsurvey. En este ejercicio, buscarás casos Heywood en una de las variables manifiestas, en lugar de en la variable latente.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos de ecuaciones estructurales con lavaan en R
Instrucciones del ejercicio
- Analiza los datos actualizados
adoptsurveypara el modelo de dos factoresadopt.modelcon la funcióncfa(). - Fíjate en los avisos después de ejecutar
cfa(). - Usa la función
summary()para investigar qué variable manifiesta está dando problemas.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Build the model
adopt.model <- 'goodstory =~ pictures + background + loveskids
inperson =~ energy + wagstail + playful'
# Analyze the model and include the data argument
adopt.fit <- cfa(___)
# Summarize the model to view the negative variances