So sánh mô hình

Mô hình Phương trình Cấu trúc với lavaan trong R

Erin Buchanan

Professor

Tạo hai mô hình

twofactor.model <- 'visual =~ x1 + x2 + x3 
                        speed =~ x7 + x8 + x9'
twofactor.model1 <- 'visual =~ x1 + x2 + x3 
                        speed =~ x7 + x8 + x9
                        x7 ~~ x8'

twofactor.fit <- cfa(model = twofactor.model,
                     data = HolzingerSwineford1939)
twofactor.fit1 <- cfa(model = twofactor.model1,
                     data = HolzingerSwineford1939)

So sánh Chi-square

anova(twofactor.fit, twofactor.fit1)

Chi Square Difference Test

               Df    AIC    BIC  Chisq Chisq diff Df diff    Pr(>Chisq)    
twofactor.fit1  7 5150.5 5202.4 14.753                                     
twofactor.fit   8 5181.2 5229.4 47.413     32.661       1 0.00000001097 ***

Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 . 0.1 ' ' 1

Hiệu số Chi-square được tạo bằng cách trừ giữa các mô hình
Phải tăng ít nhất 3.84 để có ý nghĩa ở p < .05
Chỉ hữu ích cho các mô hình dùng cùng biến

So sánh chỉ số độ khớp

So sánh chỉ số độ khớp cho mô hình không lồng nhau
Lấy thêm chỉ số độ khớp với fitmeasures()

fitmeasures(twofactor.fit)

                aic                 bic              ntotal 
           5181.168            5229.361             301.000 
               bic2               rmsea      rmsea.ci.lower 
           5188.132               0.128               0.094 
     rmsea.ci.upper        rmsea.pvalue                 rmr 
              0.164               0.000               0.096
                                _ _ _

So sánh chỉ số độ khớp

fitmeasures(twofactor.fit, c("aic", "ecvi"))

     aic     ecvi 
5181.168    0.244

fitmeasures(twofactor.fit1, c("aic", "ecvi"))

     aic     ecvi 
5150.508    0.142

Cùng luyện tập nào!

Mô hình Phương trình Cấu trúc với lavaan trong R