Sửa mô hình Heywood cho biến ẩn
Trong bài tập trước, bạn phát hiện bảng khảo sát adoption có hệ số tương quan > 1 trên biến ẩn. Bạn cần khắc phục trường hợp Heywood bằng cách gộp hai biến ẩn thành một biến ẩn. Sau đó, hãy phân tích và tóm tắt mô hình để xem việc gộp hai nhân tố này thành một có giải quyết được vấn đề tương quan bất thường hay không.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình Phương trình Cấu trúc với lavaan trong R
Hướng dẫn bài tập
- Thay đổi mô hình để chỉ tạo một nhân tố
goodstoryđược đo lường bởi cả sáu biến quan sát trong bộ dữ liệuadoptsurvey. - Phân tích mô hình với hàm
cfa()để đảm bảo không có thông báo lỗi. - Chạy
summary()cho mô hình để xem độ phù hợp mô hình cuối cùng.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Look at the data
head(adoptsurvey)
# Edit the original model
adopt.model <- 'goodstory =~ pictures + background + loveskids
inperson =~ energy + wagstail + playful'
# Analyze the model
adopt.fit <- cfa(model = ___, data = adoptsurvey)
# Look for Heywood cases
summary(___, standardized = TRUE, fit.measures = TRUE)