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Analisar o modelo de velocidade de texto

Vamos analisar seu modelo de velocidade de texto da primeira lição. Esse modelo incluiu uma variável latente, textspeed, representada por seis variáveis manifestas. As variáveis x4, x5, x6 mediram compreensão de leitura, e x7, x8 e x9 mediram rapidez em contagem e adição no conjunto de dados HolzingerSwineford1939.

Vamos usar a função cfa() para analisar text.model usando os dados de HolzingerSwineford1939. Nosso resumo deve indicar que o modelo foi identificado com 9 graus de liberdade. Você deve examinar as estimativas da variável latente para determinar quais itens medem bem a variável latente (escores altos) e quais não medem (escores baixos).

Este exercicio faz parte do curso

Modelagem de Equações Estruturais com lavaan em R

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Instruções do exercicio

  • Use a função cfa() para ajustar um modelo chamado text.fit. Lembre-se de incluir os argumentos de modelo e de dados!
  • Use a função summary() para visualizar o ajuste do modelo.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Load the lavaan library
library(lavaan)

# Load the dataset and define model
data(HolzingerSwineford1939)
text.model <- 'textspeed =~ x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9'

# Analyze the model with cfa()


# Summarize the model
Editar e Executar Código