Corrija o modelo Heywood latente
No último exercício, você descobriu que o questionário de adoção tinha uma correlação > 1 na variável latente. Você deve corrigir o caso de Heywood colapsando as duas variáveis latentes em uma única variável latente. Em seguida, analise e resuma o modelo para verificar se unir esses dois fatores em um só resolveu a correlação problemática.
Este exercicio faz parte do curso
Modelagem de Equações Estruturais com lavaan em R
Instruções do exercicio
- Altere o modelo para criar apenas um fator
goodstory, medido por todas as seis variáveis manifestas no conjunto de dadosadoptsurvey. - Analise o modelo com a função
cfa()para garantir que não haja mensagens de erro. - Execute
summary()para o modelo e veja o ajuste final.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Look at the data
head(adoptsurvey)
# Edit the original model
adopt.model <- 'goodstory =~ pictures + background + loveskids
inperson =~ energy + wagstail + playful'
# Analyze the model
adopt.fit <- cfa(model = ___, data = adoptsurvey)
# Look for Heywood cases
summary(___, standardized = TRUE, fit.measures = TRUE)