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मॉडल अपडेट करें

WAIS-III के मौजूदा मॉडल ने perceptual organization और processing speed के बीच एक Heywood case दिखाया. अत्यधिक सह-संबद्ध latent वैरिएबल के सेट को ठीक करने के लिए, आपको इन दोनों वैरिएबल को एक ही latent वैरिएबल में मिला देना चाहिए. आपको एक performance वैरिएबल बनानी है जो perceptorg और processing latent वैरिएबल के manifest वैरिएबल को जोड़ती है.

डेटा आपके लिए लोड किया गया है और उसका नाम IQdata है. आप head(IQdata) का उपयोग करके डेटा देख सकते हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में lavaan के साथ Structural Equation Modeling

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • चार-फैक्टर मॉडल को एडिट करें ताकि उसमें एक performance वैरिएबल शामिल हो जो piccomp, block, matrixreason, digsym, और symbolsearch से मापा गया हो.
  • किसी नई त्रुटि के लिए मॉडल का विश्लेषण करने हेतु cfa() फंक्शन का उपयोग करें.
  • standardized solution और fit indices के साथ मॉडल फिट निर्धारित करने के लिए मॉडल का summary लें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Edit the original model
wais.model <- 'verbalcomp =~ vocab + simil + inform + compreh 
workingmemory =~ arith + digspan + lnseq
perceptorg =~ piccomp + block + matrixreason
processing =~ digsym + symbolsearch'

# Analyze the model and include the model and data argument
wais.fit <- cfa(___)

# Summarize the model
summary(___)
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