模型比较

使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）

Erin Buchanan

Professor

创建两个模型

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)
使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）

卡方比较

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
  • 卡方差通过相减得到
  • 需至少增加 3.84 才在 p < .05 下显著
  • 仅适用于含相同变量的模型
使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）

拟合指数比较

  • 非嵌套模型用拟合指数比较
  • 用 fitmeasures() 获取更多拟合指数
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
                                _ _ _
使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）

拟合指数比较

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

     aic     ecvi 
5181.168    0.244 

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

     aic     ecvi 
5150.508    0.142
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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