Corectează modelul Heywood cu variabile latente
În exercițiul anterior, ai descoperit că ancheta de adopție avea o corelație > 1 pe variabila latentă. Trebuie să corectezi cazul Heywood prin contopirea celor două variabile latente într-una singură. Apoi analizează și rezumă modelul pentru a verifica dacă fuzionarea celor doi factori a rezolvat corelația problematică.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modelarea ecuațiilor structurale cu lavaan în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Modifică modelul astfel încât să creeze un singur factor
goodstory, măsurat prin toate cele șase variabile manifeste din setul de dateadoptsurvey. - Analizează modelul cu funcția
cfa()pentru a te asigura că nu apar mesaje de eroare. - Rulează
summary()pentru model pentru a vizualiza potrivirea finală a modelului.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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)