การเปรียบเทียบโมเดล

Structural Equation Modeling ด้วย lavaan ใน R

Erin Buchanan

Professor

สร้างสองโมเดล

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)

การเปรียบเทียบ Chi-Square

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

ค่า Chi-square difference ได้จากการลบค่าระหว่างโมเดล
ต้องเพิ่มขึ้นอย่างน้อย 3.84 จึงจะมีนัยสำคัญที่ p < .05
ใช้ได้เฉพาะโมเดลที่มีตัวแปรชุดเดียวกัน

การเปรียบเทียบ Fit Index

เปรียบเทียบ fit index สำหรับโมเดลที่ไม่ซ้อนกัน
ดู fit index เพิ่มเติมด้วย fitmeasures()

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
                                _ _ _

การเปรียบเทียบ Fit Index

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

     aic     ecvi 
5181.168    0.244

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

     aic     ecvi 
5150.508    0.142

มาฝึกกันเถอะ!

Structural Equation Modeling ด้วย lavaan ใน R