Correggi il modello Latent Heywood
Nell'ultimo esercizio hai scoperto che il questionario di adozione presentava una correlazione > 1 sulla variabile latente. Dovresti risolvere il caso Heywood unendo le due variabili latenti in un'unica variabile latente. Poi analizza e riassumi il modello per verificare se fondere questi due fattori in uno ha risolto la correlazione problematica.
Questo esercizio fa parte del corso
Modeli di equazioni strutturali con lavaan in R
Istruzioni dell'esercizio
- Modifica il modello per creare un unico fattore
goodstorymisurato da tutte e sei le variabili manifeste del datasetadoptsurvey. - Analizza il modello con la funzione
cfa()per assicurarti che non ci siano messaggi di errore. - Esegui
summary()sul modello per visualizzare l'adattamento finale.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Look at the data
head(adoptsurvey)
# Edit the original model
adopt.model <- 'goodstory =~ pictures + background + loveskids
inperson =~ energy + wagstail + playful'
# Analyze the model
adopt.fit <- cfa(model = ___, data = adoptsurvey)
# Look for Heywood cases
summary(___, standardized = TRUE, fit.measures = TRUE)