모델 구조

R에서 lavaan으로 배우는 구조방정식모형

Erin Buchanan

Professor

다요인 모델 추정

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

예상되는 이요인 모델

다요인 모델 추정

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

상관을 포함한 실제 이요인 모델

요약 출력

Latent Variables:
           Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
  visual =~                                                             
    x1       1.000                               0.777    0.667
    x2       0.690    0.124    5.585    0.000    0.536    0.456
    x3       0.985    0.160    6.157    0.000    0.766    0.678
  speed =~                                                              
    x7       1.000                               0.622    0.572
    x8       1.204    0.170    7.090    0.000    0.749    0.741
    x9       1.052    0.147    7.142    0.000    0.654    0.649

요약 출력 (2)

Covariances:
            Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
  visual ~~                                                             
    speed    0.223    0.052    4.290    0.000    0.460    0.460

모델 명세 문법

Covariances:
            Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
  visual ~~                                                             
    speed    0.223    0.052    4.290    0.000    0.460    0.460

=~ 잠재 변수 정의
~~ 변수 간 공분산 지정
~ 변수 간 직접 예측 지정
- 방향 지정 시 y ~ x 사용

모델 편집

twofactor.model <- 'visual =~ x1 + x2 + x3
    speed =~ x7 + x8 + x9
    speed ~~ 0*visual'

Covariances:
            Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)  Std.lv  Std.all
  speed ~~                                                             
    visual     0.000                              0.000    0.000

모델 편집 (2)

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

Regressions:
          Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
  speed ~                                                               
    visual  0.368    0.083    4.439    0.000    0.460    0.460

연습해 봅시다!

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