Casos Heywood nas Variáveis Manifestas
Modelagem de Equações Estruturais com lavaan em R
Erin Buchanan
Professor
Por que variâncias negativas?
- Motivos para uma variância negativa:
- O modelo pode estar mal especificado ou subidentificado
- Tamanho de amostra pequeno ou flutuações amostrais
- Variáveis manifestas em escalas diferentes
- Dados assimétricos ou não normais
Exemplo de Variância Negativa
negative.model <- 'latent1 =~ V1 + V2 + V3
latent2 =~ V4 + V5 + V6'
negative.fit <- cfa(negative.model, data = negative_data)
Warning message:
In lavaan::lavaan(model = negative.model,
data = negative_data, :
lavaan WARNING: model has NOT converged!
Resuma para Ver o Caso Heywood
summary(negative.fit, standardized = TRUE,
fit.measures = TRUE, rsquare = TRUE)
** WARNING ** lavaan (0.5-23.1097) did
NOT converge after 10000 iterations
** WARNING ** Estimates below are most likely unreliable
Variances:
Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
.V2 -3949.334 NA -3949.334 -211.745
.V5 11885.910 NA 11885.910 615.668
Investigar a Saída de R-Square
R-Square:
Estimate
V1 0.001
V2 NA
V3 0.000
V4 -0.000
V5 -614.668
V6 -0.000
var(negative_data$V2)
18.83833
Atualizar o Modelo
negative.model <- 'latent1 =~ V1 + V2 + V3
latent2 =~ V4 + V5 + V6
V2 ~~ 18.83833*V2'
negative.fit <- cfa(negative.model,
data = negative_data)
summary(negative.fit,
standardized = TRUE,
fit.measures = TRUE,
rsquare = TRUE)
Nova Saída Atualizada
Variances:
Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
.V2 18.838 18.838 0.962
.V1 7.655 1.145 6.687 0.000 7.655 0.772
.V3 16.100 1.580 10.189 0.000 16.100 0.848
.V4 13.866 1.017 13.638 0.000 13.866 0.876
.V5 8.851 5.472 1.617 0.106 8.851 0.400
.V6 12.336 0.599 20.596 0.000 12.336 0.956
latent1 2.261 1.128 2.004 0.045 1.000 1.000
latent2 1.956 0.875 2.236 0.025 1.000 1.000
Exemplo de Variância Negativa (5)
R-Square:
Estimate
V2 0.038
V1 0.228
V3 0.152
V4 0.124
V5 0.600
V6 0.044
Vamos praticar!
Modelagem de Equações Estruturais com lavaan em R
