Créer un chemin direct

Dans cet exercice, modifiez epi.model pour inclure un chemin de régression direct entre lying et neuroticism. On peut s’attendre à ce que le niveau de névrosisme d’une personne prédise son niveau de mensonge.

Vous pouvez modifier la spécification du modèle fournie pour inclure ce chemin, et vous pouvez utiliser le même code de spécification de modèle que celui utilisé pour définir une régression avec lm.

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Modélisation par équations structurelles avec lavaan en R

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Load the library and data
library(psych)
data(epi)

# Specify a three-factor model where lying is predicted by neuroticism
epi.model <- 'extraversion =~ V1 + V3 + V5 + V8
neuroticism =~ V2 + V4 + V7 + V9
lying =~ V6 + V12 + V18 + V24
___'

Modifier et exécuter le code

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Modélisation par équations structurelles avec lavaan en R

AvancéNiveau de compétence

4.8+

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Dans ce chapitre, vous allez créer votre premier modèle par équations structurelles avec lavaan. Vous apprendrez la terminologie essentielle, comment construire et exécuter des modèles. Vous élaborerez un modèle à un facteur des aptitudes aux tests mentaux en utilisant le jeu de données classique de Holzinger et Swineford (1939).

Exercise 1: Spécification du modèle Exercise 2: Créer un modèle de vitesse de lecture Exercise 3: Construire un modèle de démocratie politique Exercise 4: Analyse du modèle Exercise 5: Analyser le modèle Text Speed Exercise 6: Résumer la démocratie politique Exercise 7: Évaluation du modèle Exercise 8: Examiner les charges standardisées Exercise 9: Explorer les indices d’ajustement Exercise 10: Examiner la démocratie politique

Dans ce chapitre, vous développerez vos compétences dans lavaan pour créer des modèles multifactoriels. Nous améliorerons les modèles à un facteur du chapitre précédent en créant plusieurs variables latentes dans le jeu de données classique de Holzinger et Swineford (1939).

Exercise 1: Spécification multifactorielle Exercise 2: Créer un modèle à df nul Exercise 3: Corriger le modèle à df nul Exercise 4: Construire un modèle multi-facteurs Exercise 5: Résumer le modèle multifactoriel Exercise 6: Structure du modèle Exercise 7: Modèle à trois facteurs avec corrélation nulle Exercise 8: Créer un chemin direct

Exercice en cours

Exercise 9: Indices de modification Exercise 10: Vérifier la variance du modèle Exercise 11: Examiner les indices de modification Exercise 12: Comparaison de modèles Exercise 13: Comparer deux modèles Exercise 14: Sélectionner des indices d’ajustement spécifiques

Les modèles par équations structurelles ne s’exécutent pas toujours sans accroc ; dans ce chapitre, vous apprendrez à résoudre les cas de Heywood, des erreurs fréquentes. Vous verrez aussi comment représenter votre modèle en R à l’aide de la bibliothèque semPlot.

Exercise 1: Cas de Heywood sur la variable latente Exercise 2: Analyser un cas de Heywood latent Exercise 3: Corriger le modèle Heywood latent Exercise 4: Cas de Heywood sur les variables manifestes Exercise 5: Analyser un cas de Heywood manifeste Exercise 6: Corriger le modèle Heywood manifeste Exercise 7: Créer des diagrammes avec semPaths()Exercise 8: Diagramme SEM de base Exercise 9: Modifier la disposition Exercise 10: Modifier les libellés

Ce chapitre examine l’échelle de QI WAIS-III et ses propriétés structurelles. Vous mobiliserez les compétences acquises dans les trois premiers chapitres pour créer différents modèles du WAIS-III, résoudre les erreurs de ces modèles et générer des diagrammes du modèle final.

Exercise 1: Modéliser l’échelle de QI WAIS-III Exercise 2: Créer un modèle à quatre facteurs Exercise 3: Mettre à jour le modèle Exercise 4: Diagrammer le modèle final Exercise 5: Mettre à jour le modèle WAIS-III Exercise 6: Ajouter des chemins pour améliorer l’ajustement Exercise 7: Comparer les modèles Exercise 8: Un modèle hiérarchique du QI Exercise 9: Créer un modèle hiérarchique Exercise 10: Créer le diagramme du modèle hiérarchique Exercise 11: Conclusion du cours