修复潜变量 Heywood 模型
在上一个练习中，您发现该采纳问卷在潜变量上的相关性大于 1。请通过将两个潜变量合并为一个潜变量来修复 Heywood 情况。然后对模型进行分析和汇总，查看将这两个因子合并为一个是否解决了异常相关的问题。
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
- 修改模型，只创建一个由
adoptsurvey数据集中的 6 个显变量共同测量的goodstory因子。 - 使用
cfa()函数分析模型，确认没有错误信息。 - 运行模型的
summary()，查看最终的模型拟合。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Look at the data
head(adoptsurvey)
# Edit the original model
adopt.model <- 'goodstory =~ pictures + background + loveskids
inperson =~ energy + wagstail + playful'
# Analyze the model
adopt.fit <- cfa(model = ___, data = adoptsurvey)
# Look for Heywood cases
summary(___, standardized = TRUE, fit.measures = TRUE)