分析文本速度模型
让我们来分析您在第一个课程中构建的文本速度模型。该模型包含 1 个潜变量 textspeed，由 6 个显变量表征。变量 x4、x5、x6 测量阅读理解，x7、x8、x9 测量来自 HolzingerSwineford1939 数据集的快速计数与加法。
我们将使用 cfa() 函数，基于 HolzingerSwineford1939 的数据来分析 text.model。摘要应显示该模型的自由度为 9，且可识别。请查看潜变量的估计值，判断哪些题项对潜变量的测量较好（载荷高），哪些较差（载荷低）。
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()函数拟合名为text.fit的模型。请同时包含 model 和 data 参数！ - 使用
summary()函数查看模型拟合结果。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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