更新模型
目前的 WAIS-III 模型在知覺組織與處理速度之間出現 Heywood 案例。要修正高度相關的潛在變數，應將這兩個變數合併為一個潛在變數。你應建立一個 performance 變數，將 perceptorg 與 processing 這兩個潛在變數所對應的顯在變數合併起來。
資料已為你載入，名稱為 IQdata。你可以用 head(IQdata) 檢視資料。
本練習屬於課程
在 R 中使用 lavaan 的結構方程模型
練習說明
- 編修原本的四因子模型，加入一個由
piccomp、block、matrixreason、digsym、symbolsearch測量的performance變數。 - 使用
cfa()函式分析模型，檢查是否有新的錯誤。 - 輸出摘要並評估模型適配度，包含標準化解與適配指標。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Edit the original model
wais.model <- 'verbalcomp =~ vocab + simil + inform + compreh
workingmemory =~ arith + digspan + lnseq
perceptorg =~ piccomp + block + matrixreason
processing =~ digsym + symbolsearch'
# Analyze the model and include the model and data argument
wais.fit <- cfa(___)
# Summarize the model
summary(___)