4因子モデルを作成する
WAIS-III 知能検査には、言語理解、ワーキングメモリ、知覚統合、処理速度の4因子モデルが提案されています。この構造がデータに適合しており、モデルに問題がないかを検討しましょう。この演習では、モデルに潜在的な問題を示す Heywood case を見つけることになります。
データは IQdata として読み込まれています。head(IQdata) でデータを確認できます。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶlavaanによる構造方程式モデリング
演習の手順
- 知覚統合には
piccomp、block、matrixreasonを含めます。 - 処理速度には
digsymとsymbolsearchを含めます。 cfa()関数でモデルを解析します。summary()関数でモデルを要約します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Build a four-factor model
wais.model <- 'verbalcomp =~ vocab + simil + inform + compreh
workingmemory =~ arith + digspan + lnseq
perceptorg =~ ___
processing =~ ___'
# Analyze the model and include the data argument
wais.fit <- cfa(___)
# Summarize the model with fit.measures and standardized loadings
summary(___)