เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

สำรวจค่าดัชนีความสอดคล้องของโมเดล

หลังจากตรวจสอบค่าน้ำหนักมาตรฐานในแบบฝึกหัดก่อนหน้าแล้ว พบว่าตัวแปรแสดงผล (manifest variables) หลายตัวอาจไม่ได้สะท้อนตัวแปรแฝง (latent variable) ของเราได้ดีนัก ในฐานะมาตรวัดที่สองของโมเดล คุณสามารถตรวจสอบค่าดัชนีความสอดคล้องเพื่อดูว่าโมเดลเหมาะสมกับข้อมูลหรือไม่ โดยใช้อาร์กิวเมนต์ fit.measures ภายในฟังก์ชัน summary() ซึ่งครอบคลุมทั้งสถิติวัดความสอดคล้อง (goodness of fit) และสถิติวัดความไม่สอดคล้อง (badness of fit)

จำไว้ว่าค่าสถิติวัดความสอดคล้อง เช่น CFI และ TLI ควรมีค่าสูง (มากกว่า .90) และใกล้เคียง 1 ส่วนค่าสถิติวัดความไม่สอดคล้อง เช่น RMSEA และ SRMR ควรมีค่าต่ำ (น้อยกว่า .10) และใกล้เคียง 0

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Structural Equation Modeling ด้วย lavaan ใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ฟังก์ชัน summary() กับโมเดล text.fit ของคุณ
  • ใส่อาร์กิวเมนต์สำหรับแสดงค่าดัชนีความสอดคล้องของโมเดล
  • ไม่ต้องแสดงค่าน้ำหนักมาตรฐาน

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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
แก้ไขและรันโค้ด