適合度指標を確認する
前の演習で標準化された負荷量を確認したところ、いくつかの観測変数が潜在変数を十分に表していない可能性があると分かりました。モデルを評価する2つ目の方法として、適合度指標を確認し、モデルがデータに適切に当てはまっているかを見てみましょう。summary() 関数の fit.measures 引数を使うと、適合度（goodness of fit）と不適合度（badness of fit）の統計量を両方確認できます。
なお、CFI や TLI などの適合度統計量は大きい（0.90 超）ほどよく 1 に近いほど望ましく、RMSEA や SRMR などの不適合度指標は小さい（0.10 未満）ほどよく 0 に近いほど望ましいことを覚えておいてください。
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
text.fitモデルに対してsummary()関数を使います。- 適合度指標を表示するための引数を含めてください。
- 標準化された負荷量は含めないでください。
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 data and define model
data(HolzingerSwineford1939)
text.model <- 'textspeed =~ x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9'
# Analyze the model with cfa()
text.fit <- cfa(model = text.model, data = HolzingerSwineford1939)
# Summarize the model