Analiza demokracji politycznej
W tym ostatnim ćwiczeniu połączysz wszystkie kroki, które do tej pory wykonano przy budowaniu modelu jednoczynnikowego. Przeanalizujesz standaryzowane ładunki i wskaźniki dopasowania dla modelu demokracji politycznej. Model został dopasowany za pomocą funkcji cfa(). Teraz użyj funkcji summary() z argumentami standardized i fit.measures, aby zobaczyć wszystko razem.
W kolumnie Std.all dla ładunków zauważysz, że pozycje dobrze mierzą demokrację polityczną – ich wartości są wysokie i bliskie jeden. Jednak wskaźniki dopasowania przyniosą mieszane wyniki: niektóre będą dobre, inne gorsze. Takie rezultaty są częste i sugerują, że model w pewnym stopniu pasuje do danych, ale ma jeszcze przestrzeń do poprawy.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Strukturalne modelowanie równań z lavaan w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Użyj funkcji
summary()na modelupolitics.fit. - Dodaj argumenty umożliwiające wyświetlenie zarówno standaryzowanych ładunków, jak i wskaźników dopasowania.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Load the lavaan library
library(lavaan)
# Load the data and define model
data(PoliticalDemocracy)
politics.model <- 'poldemo60 =~ y1 + y2 + y3 + y4'
# Analyze the model with cfa()
politics.fit <- cfa(model = politics.model, data = PoliticalDemocracy)
# Summarize the model