修正指標

在 R 中使用 lavaan 的結構方程模型

Erin Buchanan

Professor

更新表現不佳的模型

使用者模型 vs. 基準模型：
  Comparative Fit Index (CFI)                    0.879
  Tucker-Lewis Index (TLI)                       0.774

近似誤差均方根：
  RMSEA                                          0.128
  90% 信賴區間                             0.094  0.164
  P-value RMSEA <= 0.05                          0.000

標準化殘差均方根：
  SRMR                                           0.079

更新表現不佳的模型（2）

潛在變數：
          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

更新表現不佳的模型（3）

變異數：
          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

修正指標

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

一次只加一個
只加入合理的參數

更新模型

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)

使用者模型 vs. 基準模型：
  Comparative Fit Index (CFI)                    0.976
  Tucker-Lewis Index (TLI)                       0.949

一起來練習吧！

在 R 中使用 lavaan 的結構方程模型