Modelagem de Equações Estruturais com lavaan em R
Erin Buchanan
Professor
Graus de liberdade (df)
Identificação
#model specification
visual.model <- 'visual =~ x1 + x2 + x3 + x7 + x8 + x9'
#model analysis
visual.fit <- cfa(model = visual.model,
data = HolzingerSwineford1939)

summary(visual.fit)
lavaan (0.5-23.1097) convergiu normalmente após 27 iterações
Número de observações 301
Estimador ML
Estatística do teste da função mínima 106.553
Graus de liberdade 9
Valor-p (Qui-quadrado) 0.000
Estimativas dos parâmetros:
Variáveis latentes:
Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
visual =~
x1 1.000
x2 0.586 0.139 4.215 0.000
x3 0.882 0.149 5.923 0.000
x7 0.728 0.137 5.320 0.000
x8 0.944 0.143 6.599 0.000
x9 1.205 0.170 7.095 0.000
Variâncias:
Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
.x1 0.973 0.093 10.405 0.000
.x2 1.249 0.106 11.789 0.000
.x3 0.975 0.090 10.842 0.000
.x7 0.979 0.087 11.311 0.000
.x8 0.678 0.069 9.841 0.000
.x9 0.455 0.069 6.580 0.000
visual 0.386 0.092 4.201 0.000
Modelagem de Equações Estruturais com lavaan em R