Neste capítulo, você vai criar seu primeiro modelo de equações estruturais com o lavaan. Você vai aprender a terminologia essencial, como construir e rodar modelos. Você vai criar um modelo de um fator de habilidades em testes mentais usando o conjunto de dados clássico de Holzinger e Swineford (1939).

Especificação do modelo

Construir modelo de velocidade textual

Criar modelo de democracia política

Análise do modelo

Analisar o modelo de velocidade de texto

Resumir Political Democracy

Avaliação do modelo

Examinar cargas padronizadas

Explore os índices de ajuste

Examinar Democracia Política

Modelos de Um Fator

Neste capítulo, você vai expandir suas habilidades no lavaan para criar modelos multifatoriais. Vamos aprimorar os modelos de um fator do capítulo anterior criando múltiplas variáveis latentes no conjunto de dados clássico de Holzinger e Swineford (1939).

Especificação multifatorial

Crie um modelo com df zero

Corrija o modelo com df igual a zero

Construa um modelo multifatorial

Resuma o modelo multifatorial

Estrutura do modelo

Modelo de três fatores com correlação zero

Criar um caminho direto

Índices de Modificação

Verificar variância do modelo

Examinar índices de modificação

Comparação de modelos

Comparar dois modelos

Selecionar índices de ajuste específicos

Modelos Multifatoriais

Modelos de equações estruturais nem sempre rodam sem problemas, e neste capítulo você vai aprender a solucionar casos de Heywood, que são erros comuns. Você também vai aprender a diagramar seu modelo no R usando a biblioteca semPlot.

Casos de Heywood na Variável Latente

Analisar um caso de Heywood latente

Corrija o modelo Heywood latente

Casos de Heywood nas Variáveis Manifestas

Analisar um Heywood Manifesto

Corrigir o modelo Heywood manifesto

Criar diagramas com semPaths()

Diagrama SEM básico

Edite o layout

Editar os rótulos

Solucionando Erros de Modelo e Diagramas

Este capítulo examina a escala de QI WAIS-III e suas propriedades estruturais. Você vai aplicar as habilidades dos três primeiros capítulos para criar vários modelos do WAIS-III, solucionar erros nesses modelos e criar diagramas do modelo final.

Modele a Escala de QI WAIS-III

Crie um modelo de quatro fatores

Atualizar o modelo

Diagramar o modelo final

Atualize o modelo WAIS-III

Adicione caminhos para melhorar o ajuste

Comparar modelos

Um modelo hierárquico de QI

Crie um modelo hierárquico

Diagramar o modelo hierárquico

Encerramento do curso

Exemplo Completo e uma Extensão

Latent Variable Heywood Case Data

WAIS-III IQ Data for Hierarchical Model

Negative Variance Heywood Case Data

Ao trabalhar com dados, muitas vezes queremos criar modelos para prever eventos futuros, mas também buscamos uma compreensão ainda mais profunda de como nossos dados se conectam ou se estruturam. Neste curso, você vai explorar as conexões nos dados usando a modelagem de equações estruturais (SEM) na linguagem R com o pacote lavaan. SEM vai apresentar a você variáveis latentes e manifestas e como criar modelos de medida, avaliar a precisão desses modelos e corrigir modelos com ajuste ruim. Ao longo do curso, você vai explorar conjuntos de dados clássicos de SEM, como os de Holzinger e Swineford (1939) e de Bollen (1989). Você também vai realizar um estudo de caso de um modelo multifatorial usando a Escala de Inteligência Wechsler para Adultos. Ao final, você estará apto a aprofundar sua análise e entender muito melhor como tudo se encaixa.

Intermediate Regression in R

Aprenda a criar e avaliar modelos de medição para confirmar a estrutura de uma escala ou questionário.

Modelagem de Equações Estruturais com lavaan em R

Aprenda a criar e avaliar modelos de mensuração usados para confirmar a estrutura de uma escala ou questionário.

Criar diagramas com semPaths()

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