模型結構

在 R 中使用 lavaan 的結構方程模型

Erin Buchanan

Professor

多因子模型估計

twofactor.model <- 'visual =~ x1 + x2 + x3
    speed =~ x7 + x8 + x9'

你預期的雙因子模型

多因子模型估計

twofactor.model <- 'visual =~ x1 + x2 + x3
    speed =~ x7 + x8 + x9'

具相關的真實雙因子模型

摘要輸出

Latent Variables:
           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

摘要輸出（2）

Covariances:
            Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
  visual ~~                                                             
    speed    0.223    0.052    4.290    0.000    0.460    0.460

模型語法說明

Covariances:
            Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
  visual ~~                                                             
    speed    0.223    0.052    4.290    0.000    0.460    0.460

=~ 建立潛在變數
~~ 建立變數間的共變異
~ 建立變數間的直接預測關係
- 記住，用 y ~ x 指定方向

編修模型

twofactor.model <- 'visual =~ x1 + x2 + x3
    speed =~ x7 + x8 + x9
    speed ~~ 0*visual'

Covariances:
            Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)  Std.lv  Std.all
  speed ~~                                                             
    visual     0.000                              0.000    0.000

編修模型（2）

twofactor.model <- 'visual =~ x1 + x2 + x3
    speed =~ x7 + x8 + x9
    speed~visual'

Regressions:
          Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
  speed ~                                                               
    visual  0.368    0.083    4.439    0.000    0.460    0.460

一起來練習吧！

在 R 中使用 lavaan 的結構方程模型