Tworzenie modelu czteroczynnikowego
Skala inteligencji WAIS-III zakłada czteroczynnikową strukturę modelu obejmującą rozumienie werbalne, pamięć roboczą, organizację percepcyjną oraz szybkość przetwarzania. Przeanalizuj tę strukturę, aby sprawdzić, czy model dobrze dopasowuje się do danych i czy nie występują w nim żadne problemy. W tym ćwiczeniu znajdziesz przypadek Heywood'a, który sygnalizuje potencjalne trudności z modelem.
Dane zostały już wczytane i są dostępne pod nazwą IQdata. Możesz je podejrzeć za pomocą head(IQdata).
To ćwiczenie jest częścią kursu
Strukturalne modelowanie równań z lavaan w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Organizacja percepcyjna powinna obejmować zmienne
piccomp,blockimatrixreason. - Szybkość przetwarzania powinna obejmować zmienne
digsymisymbolsearch. - Przeanalizuj model za pomocą funkcji
cfa(). - Podsumuj model za pomocą funkcji
summary().
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Build a four-factor model
wais.model <- 'verbalcomp =~ vocab + simil + inform + compreh
workingmemory =~ arith + digspan + lnseq
perceptorg =~ ___
processing =~ ___'
# Analyze the model and include the data argument
wais.fit <- cfa(___)
# Summarize the model with fit.measures and standardized loadings
summary(___)