एक लेटेंट Heywood केस का विश्लेषण करें
एक स्थानीय एनिमल शेल्टर ने अपने Adopt Me प्रोग्राम के प्रभाव को मापने के लिए एक सर्वे बनाया है. दर्शकों ने हर कुत्ते की तस्वीर, बैकग्राउंड स्टोरी, और अन्य गुणों को रेट किया ताकि हर जानवर की "adoptableness" बताई जा सके.
adoptsurvey डेटा में वे छह आइटम हैं जिन्हें उन्होंने रेट किया, जिनमें pictures, background, loveskids शामिल हैं जो "good story" लेटेंट वैरिएबल को मापते हैं, जबकि energy, wagstail, playful "in person" लेटेंट वैरिएबल को मापते हैं. आप उनके सर्वे का एक टू-फैक्टर मॉडल बनाएँगे और उसे Heywood केस के लिए जाँचेंगे. lavaan लाइब्रेरी आपके लिए लोड कर दी गई है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में lavaan के साथ Structural Equation Modeling
अभ्यास निर्देश
goodstoryलेटेंट कोpictures,background, औरloveskidsद्वारा मापा जाता है.inpersonलेटेंट कोenergy,wagstail, औरplayfulद्वारा मापा जाता है.cfa()फंक्शन से टू-फैक्टर मॉडल का विश्लेषण करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Look at the data
head(adoptsurvey)
# Build the model
adopt.model <- 'goodstory ___
inperson ___'
# Analyze the model
adopt.fit <- cfa(model = ___, data = ___)