Chọn các chỉ số độ phù hợp cụ thể
Bạn cũng có thể so sánh mô hình bằng các chỉ số độ phù hợp AIC hoặc ECVI, thay vì dùng hàm anova(). Các chỉ số này rất hữu ích nếu mô hình của bạn bao gồm các biến biểu hiện (manifest) khác nhau. Khi so sánh các bộ giá trị AIC hoặc ECVI, mô hình tốt nhất sẽ có chỉ số nhỏ nhất. Các mô hình đã lưu từ bài tập trước đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình Phương trình Cấu trúc với lavaan trong R
Hướng dẫn bài tập
- Dùng
fitmeasures()để tính các chỉ số độ phù hợp cho từng mô hình riêng biệt. - Chỉ chọn các chỉ số
aicvàecviđể rút gọn phần đầu ra.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Analyze the original model
epi.fit <- cfa(model = epi.model, data = epi)
# Find the fit indices for the original model
# Analyze the updated model
epi.fit1 <- cfa(model = epi.model1, data = epi)
# Find the fit indices for the updated model