Analiza przypadku Heywood'a na zmiennej obserwowalnej
Po przedstawieniu wyników grupa ds. adopcji przebudowała swoją ankietę, aby mierzyć dwa czynniki: skuteczność publikowanych historii online w zmiennej goodstory oraz znaczenie kontaktu osobistego w zmiennej inperson. Nowe dane zostały wczytane pod nazwą adoptsurvey. W tym ćwiczeniu poszukasz przypadku Heywood'a na jednej ze zmiennych obserwowalnych, a nie na zmiennej ukrytej.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Strukturalne modelowanie równań z lavaan w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Przeanalizuj zaktualizowane dane
adoptsurveydla modelu dwuczynnikowegoadopt.modelza pomocą funkcjicfa(). - Zwróć uwagę na ostrzeżenia wyświetlone po uruchomieniu
cfa(). - Użyj funkcji
summary(), aby sprawdzić, która zmienna obserwowalna jest problematyczna.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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