Блог

В настоящее время я работаю над проведением анализа моделирования структурных уравнений с набором данных, и я сталкиваюсь с несколькими проблемами. Перед запуском полного sem я намеревался запустить CFA для репликации психометрического тестирования, выполненного с помощью этой меры, которую я использую. Эта мера имеет 24 элемента, которые составляют 5 подшкал (скрытые переменные), которые, в свою очередь, загружаются на «общий» коэффициент более высокого порядка. В литературе они описывают, что «Во всех моделях элементы были ограничены для загрузки только по одному фактору, условия ошибки не допускали корреляции, а дисперсия факторов была зафиксирована на 1».

У меня есть элементы ограничений для загрузки в один фактор и установки дисперсии этих факторов на 1, но у меня возникли проблемы с указанием в моей модели, что условия ошибки не могут коррелировать. Означают ли они, что срок ошибки элементов не может коррелировать? Есть ли простой способ сделать это в lavaan или мне нужно буквально перейти «y1 ~ ~ 0 y2″, «y1 ~ ~ 0 y3″ .. и так далее для каждого элемента?

Заранее благодарю вас за помощь.

По умолчанию термины ошибок не коррелируют, авторы намеревались упомянуть, что они не использовали такого рода индексы модификации. Обычно остатки элементов коррелируют внутри одного и того же фактора. Вот пример иерархической модели с тремя факторами первого порядка, с коэффициентами, дисперсия которых фиксирована на единицу, и без корреляции условий ошибки:

 library(lavaan)
#> This is lavaan 0.6-7
#> lavaan is BETA software! Please report any bugs.
#> 
HS.model3 <- ' visual  =~ x1   x2   x3
               textual =~ x4   x5   x6
               speed   =~ x7   x8   x9
                     higher =~ visual   textual   speed'

fit6 <- cfa(HS.model3, data = HolzingerSwineford1939, std.lv=T)
summary(fit6)
#> lavaan 0.6-7 ended normally after 36 iterations
#> 
#>   Estimator                                         ML
#>   Optimization method                           NLMINB
#>   Number of free parameters                         21
#>                                                       
#>   Number of observations                           301
#>                                                       
#> Model Test User Model:
#>                                                       
#>   Test statistic                                85.306
#>   Degrees of freedom                                24
#>   P-value (Chi-square)                           0.000
#> 
#> Parameter Estimates:
#> 
#>   Standard errors                             Standard
#>   Information                                 Expected
#>   Information saturated (h1) model          Structured
#> 
#> Latent Variables:
#>                    Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)
#>   visual =~                                           
#>     x1                0.439    0.194    2.257    0.024
#>     x2                0.243    0.108    2.253    0.024
#>     x3                0.320    0.138    2.326    0.020
#>   textual =~                                          
#>     x4                0.842    0.064   13.251    0.000
#>     x5                0.937    0.071   13.293    0.000
#>     x6                0.780    0.060   13.084    0.000
#>   speed =~                                            
#>     x7                0.522    0.066    7.908    0.000
#>     x8                0.616    0.067    9.129    0.000
#>     x9                0.564    0.064    8.808    0.000
#>   higher =~                                           
#>     visual            1.791    0.990    1.809    0.070
#>     textual           0.617    0.129    4.798    0.000
#>     speed             0.640    0.143    4.489    0.000
#> 
#> Variances:
#>                    Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)
#>    .x1                0.549    0.114    4.833    0.000
#>    .x2                1.134    0.102   11.146    0.000
#>    .x3                0.844    0.091    9.317    0.000
#>    .x4                0.371    0.048    7.779    0.000
#>    .x5                0.446    0.058    7.642    0.000
#>    .x6                0.356    0.043    8.277    0.000
#>    .x7                0.799    0.081    9.823    0.000
#>    .x8                0.488    0.074    6.573    0.000
#>    .x9                0.566    0.071    8.003    0.000
#>    .visual            1.000                           #fixed...
#>    .textual           1.000                           #fixed...
#>    .speed             1.000                           #fixed...
#>     higher            1.000
 

^{Создано 2021-03-08 пакетом reprex (версия 0.3.0)}

Как вы можете наблюдать, никаких корреляций, коэффициентов первого и второго порядка с фиксированными отклонениями до 1 (т.Е. std.lv=T ).