探索配適指標
在前一個練習檢視標準化負荷量後，我們發現有幾個顯變數可能無法良好代表潛在變數。作為評估模型的第二個面向，你可以檢視配適指標，判斷模型是否適切配適資料。你可以在 summary() 函式中使用 fit.measures 參數，同時查看「良好配適」與「不良配適」的統計量。
請記得，像 CFI 與 TLI 這類良好配適指標應該要大（大於 .90）且接近 1；而像 RMSEA 與 SRMR 這類不良配適指標應該要小（小於 .10）且接近 0。
本練習屬於課程
在 R 中使用 lavaan 的結構方程模型
練習說明
- 對你的
text.fit模型使用summary()函式。 - 加上參數以檢視配適指標。
- 不要包含標準化的負荷量。
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 data and define model
data(HolzingerSwineford1939)
text.model <- 'textspeed =~ x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9'
# Analyze the model with cfa()
text.fit <- cfa(model = text.model, data = HolzingerSwineford1939)
# Summarize the model