テキスト速度モデルを分析する
最初のレッスンで作成したテキスト速度モデルを分析してみましょう。このモデルには 1 つの潜在変数 textspeed があり、6 つの顕在変数で表されていました。HolzingerSwineford1939 データセットから、変数 x4、x5、x6 は読解力を、x7、x8、x9 は計数と加算のスピードを測定します。
cfa() 関数を使って、HolzingerSwineford1939 のデータで text.model を分析します。サマリーでは、このモデルが自由度 9 で識別されていることが示されるはずです。潜在変数の推定値を確認し、どの項目が潜在変数をよく測定しているか（高い値）と、そうでないか（低い値）を判断してください。
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
cfa()関数を使って、text.fitという名前のモデルを当てはめてください。model 引数と data 引数の両方を忘れずに指定しましょう。summary()関数でモデル適合を確認してください。
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。
# Load the lavaan library
library(lavaan)
# Load the dataset and define model
data(HolzingerSwineford1939)
text.model <- 'textspeed =~ x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9'
# Analyze the model with cfa()
# Summarize the model