Проаналізуйте латентний випадок Гейвуда

Місцевий притулок для тварин розробив опитування, щоб виміряти вплив їхньої програми Adopt Me. Глядачі оцінювали фото кожного пса, його передісторію та інші характеристики, щоб визначити «придатність до адопції» кожної тварини.

Дані adoptsurvey містять шість пунктів, які вони оцінювали: pictures, background, loveskids, що вимірюють латентну змінну «good story», а також energy, wagstail, playful, що вимірюють латентну змінну «in person». Ви побудуєте двофакторну модель за їхнім опитуванням і перевірите її на наявність випадків Гейвуда. Бібліотеку lavaan уже завантажено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Моделювання структурними рівняннями (SEM) з пакетом lavaan у R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Латентну змінну goodstory вимірюють pictures, background та loveskids.
Латентну змінну inperson вимірюють energy, wagstail та playful.
Проаналізуйте двофакторну модель за допомогою функції cfa().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Look at the data
head(adoptsurvey)

# Build the model
adopt.model <- 'goodstory ___
inperson ___'

# Analyze the model
adopt.fit <- cfa(model = ___, data = ___)

Редагувати та запускати код