模型分析

使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）

Erin Buchanan

Professor

模型术语

  • 自由度（df）

    • 由显变量数与估计值数量决定
    • df = 可取值数 - 估计值数
    • 可取值数 = 显变量 * (显变量 + 1) / 2

  • 可识别性

    • 至少包含三个显变量
    • 构建 df > 0 的模型
    • 通过尺度设定与约束控制 df
使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）

模型分析

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

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

视觉速度模型

使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）

整体结果概览

summary(visual.fit)

lavaan (0.5-23.1097) 正常收敛，共迭代 27 次

  样本量                                       301

  估计方法                                      ML
  最小函数检验统计量                       106.553
  自由度                                         9
  P 值（卡方）                                0.000

参数估计：
使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）

结果汇总：载荷

潜变量：
                   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
使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）

结果汇总：方差

方差：
                   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
使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）

让我们来练习！

使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）

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