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Analyser le modèle Text Speed

Analysons votre modèle de vitesse de lecture du premier cours. Ce modèle comporte une variable latente, textspeed, représentée par six variables manifestes. Les variables x4, x5, x6 mesurent la compréhension écrite, et x7, x8 et x9 mesurent la vitesse de comptage et d’addition dans le jeu de données HolzingerSwineford1939.

Nous allons utiliser la fonction cfa() pour analyser text.model avec les données de HolzingerSwineford1939. Le résumé devrait indiquer que le modèle est identifié avec 9 degrés de liberté. Examinez les estimations de la variable latente pour déterminer quels items mesurent bien la variable latente (scores élevés) et lesquels la mesurent moins bien (scores faibles).

Cet exercice fait partie du cours

Modélisation par équations structurelles avec lavaan en R

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Instructions

  • Utilisez la fonction cfa() pour ajuster un modèle appelé text.fit. N’oubliez pas d’inclure les arguments model et data !
  • Utilisez la fonction summary() pour afficher l’ajustement du modèle.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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
Modifier et exécuter le code