모델 평가
R에서 lavaan으로 배우는 구조방정식모형
Erin Buchanan
Professor
표준화 적재량
summary(visual.fit, standardized = TRUE)
Latent Variables:
Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
visual =~
x1 1.000 0.621 0.533
x2 0.586 0.139 4.215 0.000 0.364 0.310
x3 0.882 0.149 5.923 0.000 0.548 0.485
x7 0.728 0.137 5.320 0.000 0.452 0.416
x8 0.944 0.143 6.599 0.000 0.586 0.580
x9 1.205 0.170 7.095 0.000 0.748 0.742
적합도 지수
- 모델 적합도 - 데이터가 지정된 모델에 얼마나 잘 맞는지
- 적합도 지수: 비교 적합 지수(CFI) 또는 Tucker Lewis 지수(TLI)
- 부적합도 지수: 근사 오차 평균 제곱근(RMSEA) 또는 표준화 잔차 평균 제곱근(SRMR)
- 모델 적합도 측정
적합도 지수
summary(visual.fit, standardized = TRUE,
fit.measures = TRUE)
User model versus baseline model:
Comparative Fit Index (CFI) 0.701
Tucker-Lewis Index (TLI) 0.502
_ _ _
Root Mean Square Error of Approximation:
RMSEA 0.190
_ _ _
Standardized Root Mean Square Residual:
SRMR 0.111
연습해 봅시다!
R에서 lavaan으로 배우는 구조방정식모형
