ゼロ自由度モデルを修正する
SEM モデルでは識別性が重要で、どのモデルにも少なくとも 1 つの自由度が必要です。前の演習の text.model を使って、自由度が 1 つになるようにモデルを更新しましょう。
係数パスのうち 2 つにラベル a を付けて、互いに等しくなるように設定してください。lavaan と HolzingerSwineford1939 データセットは読み込まれています。
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
text.modelを更新し、x5とx6のパスがどちらもaになるように設定します。cfa()関数でモデルを推定します。summary()関数で更新後のモデルを確認します。
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。
# Update the model specification by setting two paths to the label a
text.model <- 'text =~ x4 + x5 + x6'
# Analyze the model
text.fit <- cfa(model = ___, data = HolzingerSwineford1939)
# Summarize the model
summary(___, standardized = TRUE, fit.measures = TRUE)