Đặc tả đa nhân tố

Mô hình Phương trình Cấu trúc với lavaan trong R

Erin Buchanan

Professor

Mô hình đa nhân tố

visual.model <- 'visual =~ x1 + x2 + x3 + x7 + x8 + x9'
visual.fit <- cfa(model = visual.model,
                  data = HolzingerSwineford1939)    
summary(visual.fit, standardized = TRUE, 
        fit.measures = TRUE)

Mô hình người dùng so với mô hình gốc:
  Comparative Fit Index (CFI)                    0.701
  Tucker-Lewis Index (TLI)                       0.502

Sao không dùng hai mô hình nhỏ?

visual.model <- 'visual =~ x1 + x2 + x3'
visual.fit <- cfa(model = visual.model,
                  data = HolzingerSwineford1939)    
summary(visual.fit, standardized = TRUE, 
        fit.measures = TRUE)

speed.model <- 'speed =~ x7 + x8 + x9'
speed.fit <- cfa(model = speed.model,
                 data = HolzingerSwineford1939)    
summary(speed.fit, standardized = TRUE, 
        fit.measures = TRUE)

Sao không dùng hai mô hình nhỏ? (2)

  Số quan sát                                      301

  Bộ ước lượng                                      ML
  Thống kê kiểm định Hàm Tối thiểu               0.000
  Bậc tự do                                         0
  Giá trị Hàm Tối thiểu               0.0000000000000

Tham số có thể có = 3*(3+1)/2 = 6
Tham số ước lượng = 2 hệ số + 4 phương sai = 6
df = 6 - 6 = 0

Đặc tả ràng buộc

Ràng buộc đặt các tham số bằng nhau
Tăng df bằng cách ước lượng ít tham số hơn
Dùng nhãn để đặt ràng buộc bằng nhau

visual.model <- 'visual =~ x1 + a*x2 + a*x3'

Đầu ra với ràng buộc

visual.model <- 'visual =~ x1 + a*x2 + a*x3'
visual.fit <- cfa(model = visual.model,
                  data = HolzingerSwineford1939)    
summary(visual.fit, standardized = TRUE, 
        fit.measures = TRUE)

Biến ẩn:
           Estimate Std.Err z-value P(>|z|)  Std.lv Std.all
  visual =~                                                             
    x1       1.000                           0.745    0.639
    x2  (a)  0.910   0.142   6.397   0.000   0.678    0.562
    x3  (a)  0.910   0.142   6.397   0.000   0.678    0.614

Đặc tả mô hình đa nhân tố

twofactor.model <- 'visual =~ x1 + x2 + x3 
    speed =~ x7 + x8 + x9'

twofactor.fit <- cfa(model = twofactor.model,
                     data = HolzingerSwineford1939)
summary(twofactor.fit, standardized = TRUE, 
        fit.measures = TRUE)

  Bậc tự do                                         8
  P-value (Chi-square)                           0.000

Cùng luyện tập nào!

Mô hình Phương trình Cấu trúc với lavaan trong R