Esplora gli indici di adattamento
Dopo aver esaminato i caricamenti standardizzati nell’esercizio precedente, abbiamo visto che diverse variabili manifeste potrebbero non rappresentare bene la nostra variabile latente. Come seconda misura del nostro modello, puoi analizzare gli indici di adattamento per verificare se il modello si adatta correttamente ai dati. Puoi considerare sia le statistiche di goodness of fit sia quelle di badness of fit usando l’argomento fit.measures all’interno della funzione summary().
Ricorda che le statistiche di goodness of fit, come CFI e TLI, dovrebbero essere alte (oltre 0,90) e vicine a uno, mentre le misure di badness of fit come RMSEA e SRMR dovrebbero essere basse (meno di 0,10) e vicine a zero.
Questo esercizio fa parte del corso
Modeli di equazioni strutturali con lavaan in R
Istruzioni dell'esercizio
- Usa la funzione
summary()sul tuo modellotext.fit. - Includi l’argomento per visualizzare gli indici di adattamento.
- Non includere i caricamenti standardizzati.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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