НачатьНачать бесплатно

Анализ многофакторной модели

Вы создали двухфакторную модель, включающую факторы понимания прочитанного и скоростного сложения. Стала ли она лучше однофакторной? Примените функции cfa() и summary() к новой двухфакторной модели на наборе данных HolzingerSwineford1939, чтобы получить индексы подгонки.

Это упражнение является частью курса

Структурное моделирование уравнений с lavaan в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Сохраните результаты подгонки модели в переменную twofactor.fit с помощью функции cfa().
  • Используйте функцию summary(), чтобы просмотреть подогнанную модель.
  • Сравните индексы подгонки однофакторной модели с обновлённой моделью.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Previous one-factor model output
summary(text.fit, standardized = TRUE, fit.measures = TRUE)

# Two-factor model specification
twofactor.model <- 'text =~ x4 + x5 + x6
speed =~ x7 + x8 + x9'

# Use cfa() to analyze the model and include data argument


# Use summary() to view the fitted model
Редактировать и запускать код