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명시적 변수의 Heywood 사례 분석

결과를 보고한 후, 입양 단체는 설문을 다시 설계하여 두 가지 요인을 측정했어요. 온라인 스토리 게시물의 효과는 goodstory, 대면(inperson) 상호작용의 중요성은 inperson으로 측정합니다. 새로운 데이터는 adoptsurvey에 로드되어 있습니다. 이번 연습에서는 잠재 변수가 아니라 명시적 변수 중 하나에서 Heywood 사례가 있는지 살펴봅니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서 lavaan으로 배우는 구조방정식모형

강의 보기

연습 안내

  • cfa() 함수를 사용해 두 요인 adopt.model을 업데이트된 데이터 adoptsurvey로 분석하세요.
  • cfa() 분석 후 경고 메시지가 나타나는지 확인하세요.
  • 어떤 명시적 변수가 문제가 되는지 살펴보려면 summary() 함수를 사용하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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
코드 편집 및 실행