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फिट इंडाइसेज़ की जाँच करें

पिछले अभ्यास में standardized लोडिंग्स की समीक्षा करने के बाद, हमें लगा कि कई manifest वैरिएबल हमारी latent वैरिएबल का अच्छा प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं। हमारे मॉडल के दूसरे माप के रूप में, आप fit indices की जाँच कर सकते हैं ताकि देखें कि मॉडल डेटा पर ठीक से फिट हो रहा है या नहीं। आप summary() फंक्शन के भीतर fit.measures आर्ग्युमेंट का उपयोग करके goodness of fit और badness of fit दोनों प्रकार के सांख्यिकीय सूचकों को देख सकते हैं।

ध्यान रखें कि CFI और TLI जैसे goodness of fit स्टैटिस्टिक्स बड़े होने चाहिए (0.90 से ऊपर) और 1 के क़रीब, जबकि RMSEA और SRMR जैसे badness of fit माप छोटे होने चाहिए (0.10 से कम) और 0 के क़रीब.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में lavaan के साथ Structural Equation Modeling

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • अपने text.fit मॉडल पर summary() फंक्शन का उपयोग करें।
  • फिट इंडाइसेज़ देखने के लिए आवश्यक आर्ग्युमेंट शामिल करें।
  • standardized लोडिंग्स शामिल न करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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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