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Exercise

적합도 지수 살펴보기

이전 연습 문제에서 표준화 적재량을 검토한 결과, 여러 관측 변수(manifest variable)가 잠재 변수(latent variable)를 충분히 잘 반영하지 못할 수 있다는 점을 확인했어요. 모델을 평가하는 두 번째 방법으로, 적합도 지수(fit indices)를 확인해 모델이 데이터에 적절히 들어맞는지 살펴볼 수 있습니다. summary() 함수의 fit.measures 인수를 사용하면 양(良)의 적합도와 음(惡)의 적합도 통계를 모두 볼 수 있어요.

CFI와 TLI 같은 양의 적합도 지수는 값이 커야 하며(0.90 이상), 1에 가까울수록 좋습니다. 반면 RMSEA와 SRMR 같은 음의 적합도 지수는 값이 작아야 하며(0.10 미만), 0에 가까울수록 좋다는 점을 기억하세요.

Instrukcje

100 XP
  • text.fit 모델에 summary() 함수를 사용하세요.
  • 적합도 지수를 표시하는 인수를 포함하세요.
  • 표준화 적재량은 포함하지 마세요.