Analisar um Heywood Manifesto
Depois de você apresentar suas conclusões, o grupo de adoção recriou sua pesquisa para medir dois fatores: quão eficazes foram suas postagens de histórias online em goodstory e quanto uma interação inperson importou. Os novos dados estão carregados em adoptsurvey. Neste exercício, você vai procurar um caso de Heywood em uma das variáveis manifestas, em vez de na variável latente.
Este exercicio faz parte do curso
Modelagem de Equações Estruturais com lavaan em R
Instruções do exercicio
- Analise os dados atualizados
adoptsurveypara o modelo de dois fatoresadopt.modelcom a funçãocfa(). - Fique de olho nos avisos após a execução do
cfa(). - Use a função
summary()para descobrir qual variável manifesta está problemática.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# 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