汇总多因子模型
您已经基于阅读理解和限时加法两项因素创建了一个双因子模型。它是否优于单因子模型？请在 HolzingerSwineford1939 数据集上，对新的双因子模型使用 cfa() 和 summary() 函数，展示拟合指标。
本练习是课程的一部分
使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）
练习说明
- 使用
cfa()函数将模型拟合结果保存为twofactor.fit。 - 使用
summary()函数查看已拟合的模型。 - 将单因子模型与更新后的模型的拟合指标进行比较。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Previous one-factor model output
summary(text.fit, standardized = TRUE, fit.measures = TRUE)
# Two-factor model specification
twofactor.model <- 'text =~ x4 + x5 + x6
speed =~ x7 + x8 + x9'
# Use cfa() to analyze the model and include data argument
# Use summary() to view the fitted model