모델 비교

R에서 lavaan으로 배우는 구조방정식모형

Erin Buchanan

Professor

두 모델 생성

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)

카이제곱 비교

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

카이제곱 차이는 두 모델의 값을 빼서 계산
p < .05 유의수준에서 유의하려면 최소 3.84 이상 증가 필요
동일한 변수를 사용하는 모델에만 적용 가능

적합도 지수 비교

비중첩 모델 비교 시 적합도 지수 사용
fitmeasures()로 추가 적합도 지수 확인

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
                                _ _ _

적합도 지수 비교

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

     aic     ecvi 
5181.168    0.244

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

     aic     ecvi 
5150.508    0.142

연습해 봅시다!

R에서 lavaan으로 배우는 구조방정식모형