모델 명세

R에서 lavaan으로 배우는 구조방정식모형

Erin Buchanan

Professor

SEM 목표

변수 간 관계 탐색
개발된 모델의 구조 확인

IQ가 학업 점수를 예측하는 SEM 모델 예시

변수

관측 변수:
- 데이터셋의 실수 값
- 사각형으로 표현

관측 변수 사각형

잠재 변수:
- 관측 변수로 측정되는 현상
- 원으로 표현

잠재 변수 원

모델 예시

IQ가 학업 점수를 예측하는 SEM 모델 예시

모델 설정

library(lavaan)
data(HolzingerSwineford1939)

head(HolzingerSwineford1939[7:15])

        x1   x2    x3       x4   x5        x6       x7   x8       x9
1 3.333333 7.75 0.375 2.333333 5.75 1.2857143 3.391304 5.75 6.361111
2 5.333333 5.25 2.125 1.666667 3.00 1.2857143 3.782609 6.25 7.916667
3 4.500000 5.25 1.875 1.000000 1.75 0.4285714 3.260870 3.90 4.416667
4 5.333333 7.75 3.000 2.666667 4.50 2.4285714 3.000000 5.30 4.861111
5 4.833333 4.75 0.875 2.666667 4.00 2.5714286 3.695652 6.30 5.916667
6 5.333333 5.00 2.250 1.000000 3.00 0.8571429 4.347826 6.65 7.500000

모델 설정 (2)

#an example
model <- 'latent_variable =~ manifest_variable1 + ...'

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

연습해 봅시다!

R에서 lavaan으로 배우는 구조방정식모형