모델 분석

R에서 lavaan으로 배우는 구조방정식모형

Erin Buchanan

Professor

모델 용어

자유도 (df)
- 관측 변수 수와 추정값에 의해 결정됨
- df = 가능한 값 - 추정값
- 가능한 값 = 관측 변수 * (관측 변수 + 1) / 2
식별
- 관측 변수를 최소 세 개 이상 포함
- df > 0인 모델 설정
- 척도화 및 제약 조건으로 df 조정

모델 분석하기

#model specification
visual.model <- 'visual =~ x1 + x2 + x3 + x7 + x8 + x9'

#model analysis
visual.fit <- cfa(model = visual.model,
                  data = HolzingerSwineford1939)

시각 속도 모델

전체 결과 요약

summary(visual.fit)

lavaan (0.5-23.1097) converged normally after  27 iterations

  Number of observations                           301

  Estimator                                         ML
  Minimum Function Test Statistic              106.553
  Degrees of freedom                                 9
  P-value (Chi-square)                           0.000

Parameter Estimates:

결과 요약 - 부하량

Latent Variables:
                   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

결과 요약 - 분산

Variances:
                   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

연습해 봅시다!

R에서 lavaan으로 배우는 구조방정식모형