モデルを更新する
現在の WAIS-III のモデルでは、perceptual organization と processing speed の間に Heywood case が示されました。相関の非常に高い潜在変数の組を修正するには、2つの変数を1つの潜在変数にまとめます。perceptorg と processing の潜在変数に対応する顕在変数を統合して、performance という変数を作成してください。
データは IQdata として読み込まれています。head(IQdata) を使って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
- 4因子モデルを編集し、
piccomp、block、matrixreason、digsym、symbolsearchによって測定されるperformanceという1つの変数を含めてください。 cfa()関数を使ってモデルを解析し、新たなエラーがないか確認します。- 標準化解と適合度指標を含めてモデルを要約し、モデル適合を判断します。
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。
# Edit the original model
wais.model <- 'verbalcomp =~ vocab + simil + inform + compreh
workingmemory =~ arith + digspan + lnseq
perceptorg =~ piccomp + block + matrixreason
processing =~ digsym + symbolsearch'
# Analyze the model and include the model and data argument
wais.fit <- cfa(___)
# Summarize the model
summary(___)