分析文字速度模型
來分析你在第一個課程中建立的文字速度模型。這個模型包含 1 個潛在變數 textspeed，由 6 個顯在變數所代表。變數 x4、x5、x6 測量閱讀理解，而 x7、x8、x9 則測量來自 HolzingerSwineford1939 資料集的數數與加法速度。
我們會使用 cfa() 函式，利用 HolzingerSwineford1939 的資料來分析 text.model。在摘要中應顯示此模型以 9 個自由度被識別（identified）。你應該檢視潛在變數的估計值，判斷哪些題項能良好測量該潛在變數（高分），哪些則不佳（低分）。
本練習屬於課程
在 R 中使用 lavaan 的結構方程模型
練習說明
- 使用
cfa()函式配適模型，命名為text.fit。記得同時包含 model 和 data 引數！ - 使用
summary()函式檢視模型配適。
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。
# Load the lavaan library
library(lavaan)
# Load the dataset and define model
data(HolzingerSwineford1939)
text.model <- 'textspeed =~ x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9'
# Analyze the model with cfa()
# Summarize the model