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Analizza un caso Heywood manifesto

Dopo aver ricevuto il tuo report, il gruppo adozioni ha ricreato il questionario per misurare due fattori: quanto siano efficaci i loro post di storie online in goodstory e quanto conti un'interazione inperson. I nuovi dati sono caricati in adoptsurvey. In questo esercizio, cercherai un caso Heywood su una delle variabili manifeste, invece che sulla variabile latente.

Questo esercizio fa parte del corso

Modeli di equazioni strutturali con lavaan in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Analizza i dati aggiornati adoptsurvey per il modello a due fattori adopt.model con la funzione cfa().
  • Fai attenzione agli avvisi dopo l'esecuzione di cfa().
  • Usa la funzione summary() per capire quale variabile manifesta è problematica.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Build the model
adopt.model <- 'goodstory =~ pictures + background + loveskids
inperson =~ energy + wagstail + playful'

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

# Summarize the model to view the negative variances
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