НачатьНачать бесплатно

Изучение индексов подгонки

После анализа стандартизированных нагрузок в предыдущем упражнении мы выяснили, что некоторые наблюдаемые переменные, возможно, не очень хорошо отражают нашу латентную переменную. В качестве второго способа оценки модели можно изучить индексы подгонки и проверить, насколько модель соответствует данным. С помощью аргумента fit.measures в функции summary() вы можете получить как статистики качества подгонки, так и статистики несоответствия.

Помните: статистики качества подгонки, такие как CFI и TLI, должны быть большими (выше 0,90) и близкими к единице, а статистики несоответствия, такие как RMSEA и SRMR, должны быть малыми (менее 0,10) и близкими к нулю.

Это упражнение является частью курса

Структурное моделирование уравнений с lavaan в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Примените функцию summary() к вашей модели text.fit.
  • Включите аргумент для отображения индексов подгонки.
  • Не включайте стандартизированные нагрузки.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Load the lavaan library
library(lavaan)

# Load the data and define model
data(HolzingerSwineford1939)
text.model <- 'textspeed =~ x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9'

# Analyze the model with cfa()
text.fit <- cfa(model = text.model, data = HolzingerSwineford1939)

# Summarize the model
Редактировать и запускать код