显变量上的Heywood案例

使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）

Erin Buchanan

Professor

为何会有负方差？

  • 可能出现负方差的原因：
    • 模型设定错误或欠识别
    • 样本量小或抽样波动
    • 显变量量纲不同
    • 数据偏态或非正态
使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）

负方差示例

negative.model <- 'latent1 =~ V1 + V2 + V3
    latent2 =~ V4 + V5 + V6'
negative.fit <- cfa(negative.model, data = negative_data)

Warning message:
In lavaan::lavaan(model = negative.model, 
  data = negative_data,  :
  lavaan WARNING: model has NOT converged!
使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）

用summary查看Heywood案例

summary(negative.fit, standardized = TRUE,
        fit.measures = TRUE, rsquare = TRUE)

** WARNING ** lavaan (0.5-23.1097) 未在10000次迭代后收敛
** WARNING ** 下列估计极可能不可靠


方差：
         Estimate  Std.Err z-value P(>|z|)  Std.lv  Std.all
   .V2    -3949.334      NA                -3949.334 -211.745
   .V5    11885.910      NA                11885.910 615.668
使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）

检查R平方输出

R平方：
                   Estimate 
    V1                 0.001
    V2                    NA
    V3                 0.000
    V4                -0.000
    V5              -614.668
    V6                -0.000

var(negative_data$V2)

18.83833
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更新模型

negative.model <- 'latent1 =~ V1 + V2 + V3
    latent2 =~ V4 + V5 + V6
    V2 ~~ 18.83833*V2'

negative.fit <- cfa(negative.model,
                    data = negative_data)

summary(negative.fit,
        standardized = TRUE,
        fit.measures = TRUE,
        rsquare = TRUE)
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更新后的输出

方差：
          Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
   .V2      18.838                              18.838    0.962
   .V1       7.655    1.145    6.687    0.000    7.655    0.772
   .V3      16.100    1.580   10.189    0.000   16.100    0.848
   .V4      13.866    1.017   13.638    0.000   13.866    0.876
   .V5       8.851    5.472    1.617    0.106    8.851    0.400
   .V6      12.336    0.599   20.596    0.000   12.336    0.956
    latent1  2.261    1.128    2.004    0.045    1.000    1.000
    latent2  1.956    0.875    2.236    0.025    1.000    1.000
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负方差示例（5）

R平方：
                   Estimate
    V2                0.038
    V1                0.228
    V3                0.152
    V4                0.124
    V5                0.600
    V6                0.044
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Vamos praticar!

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