観測変数でのヘイウッド事例を解析する
あなたの報告を受け、養子縁組グループはアンケートを作り直し、オンラインのストーリーポストの効果を測る goodstory と、inperson の対面交流がどれだけ重要かという2つの因子を評価するようにしました。新しいデータは adoptsurvey として読み込まれています。この演習では、潜在変数ではなく、観測変数のどれかにヘイウッド事例がないかを確認します。
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
cfa()関数を使って、2因子のadopt.modelについて更新データadoptsurveyを解析します。cfa()の解析後に表示される警告に注意します。- 問題のある観測変数を特定するために、
summary()関数で結果を確認します。
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。
# Build the model
adopt.model <- 'goodstory =~ pictures + background + loveskids
inperson =~ energy + wagstail + playful'
# Analyze the model and include the data argument
adopt.fit <- cfa(___)
# Summarize the model to view the negative variances