潜在的な Heywood ケースを解析する
地域の動物保護施設が、Adopt Me プログラムの効果を測定するためのアンケートを作成しました。閲覧者は各犬の写真、背景ストーリー、その他の特徴に評価を付け、各動物の「譲渡されやすさ（adoptableness）」を示しました。
adoptsurvey データには、評価された6つの項目が含まれています。pictures、background、loveskids は「good story」という潜在変数を測定し、energy、wagstail、playful は「in person」という潜在変数を測定します。これらを用いて2因子モデルを構築し、Heywoodケースがないかを確認します。lavaan ライブラリ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
goodstoryという潜在変数はpictures、background、loveskidsによって測定されます。inpersonという潜在変数はenergy、wagstail、playfulによって測定されます。cfa()関数で2因子モデルを解析してください。
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。
# Look at the data
head(adoptsurvey)
# Build the model
adopt.model <- 'goodstory ___
inperson ___'
# Analyze the model
adopt.fit <- cfa(model = ___, data = ___)