Індекси модифікації

Моделювання структурними рівняннями (SEM) з пакетом lavaan у R

Erin Buchanan

Professor

Оновлення слабких моделей

Користувацька модель проти базової моделі:
  Comparative Fit Index (CFI)                    0.879
  Tucker-Lewis Index (TLI)                       0.774

Середньоквадратична помилка апроксимації:
  RMSEA                                          0.128
  90 Percent Confidence Interval          0.094  0.164
  P-value RMSEA <= 0.05                          0.000

Стандартизований середньоквадратичний залишок:
  SRMR                                           0.079

Оновлення слабких моделей (2)

Латентні змінні:
          Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
  visual =~                                                             
    x1       1.000                               0.777    0.667
    x2       0.690    0.124    5.585    0.000    0.536    0.456
    x3       0.985    0.160    6.157    0.000    0.766    0.678
  speed =~                                                              
    x7       1.000                               0.622    0.572
    x8       1.204    0.170    7.090    0.000    0.749    0.741
    x9       1.052    0.147    7.142    0.000    0.654    0.649

Оновлення слабких моделей (3)

Дисперсії:
          Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
   .x1      0.754    0.110    6.838    0.000    0.754    0.555
   .x2      1.094    0.103   10.661    0.000    1.094    0.792
   .x3      0.688    0.105    6.557    0.000    0.688    0.540
   .x7      0.796    0.082    9.756    0.000    0.796    0.673
   .x8      0.461    0.077    6.002    0.000    0.461    0.451
   .x9      0.587    0.071    8.273    0.000    0.587    0.578

var(HolzingerSwineford1939$x1)

1.362898

Індекси модифікації

modificationindices(twofactor.fit, sort = TRUE)

      lhs op rhs     mi    epc sepc.lv sepc.all sepc.nox
34     x7 ~~  x8 35.521  0.624   0.624    0.568    0.568
18 visual =~  x9 35.521  0.659   0.512    0.508    0.508
36     x8 ~~  x9 19.041 -0.527  -0.527   -0.517   -0.517
16 visual =~  x7 19.041 -0.503  -0.391   -0.359   -0.359
26     x1 ~~  x9 11.428  0.177   0.177    0.151    0.151

Додавайте по одному
Додавайте лише змістовні параметри

Оновлення моделі

34     x7 ~~  x8 35.521  0.624   0.624    0.568    0.568

twofactor.model <- 'visual =~ x1 + x2 + x3 
                        speed =~ x7 + x8 + x9 
                        x7 ~~ x8'
twofactor.fit <- cfa(model = twofactor.model,
                     data = HolzingerSwineford1939)
summary(twofactor.fit, standardized = TRUE, 
        fit.measures = TRUE)

Користувацька модель проти базової моделі:
  Comparative Fit Index (CFI)                    0.976
  Tucker-Lewis Index (TLI)                       0.949

Давайте потренуємось!

Моделювання структурними рівняннями (SEM) з пакетом lavaan у R