Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как написать многоуровневую SEM-модель на R?

Как написать многоуровневую SEM-модель на R?

#r-lavaan #multilevel-analysis

#r-lavaan #многоуровневый анализ

Вопрос:

Я использую многоуровневую SEM для исследования влияния интеллекта на возникновение конфликтов в команде и для изучения влияния конфликта на производительность команды в мультикультурных командах. интеллект был измерен на индивидуальном уровне, а конфликт и производительность были измерены на уровне команды. Интеллект и конфликт — это скрытые переменные, в которых каждая измеряется тремя наблюдаемыми переменными (x1, x2, x3 для измерения интеллекта и y1, y2, y3 для измерения конфликта). Я анализирую данные с помощью R и пакета lavaan. Вот мой код:

 model<-' 
level: 1 
intelligence=~x1 x2 x3
Level: 2
conflict=~y1 y2 y3
conflict~intelligence
performance~conflict'
fitmodel <- cfa(model, data=mydata, std.lv=FALSE, cluster="team_id")

Однако я получаю эту ошибку при запуске своего кода:

Ошибка в lav_data_full(данные = data, группа = group, кластер = cluster, : ошибка lavaan: отсутствуют наблюдаемые переменные в dataset: intelligence

Я был бы признателен, если бы вы помогли мне устранить эту ошибку.

Ответ №1:

Я получил это со страницы lavaan: (https://lavaan.ugent.be/tutorial/before.html )

Некоторые важные функции недоступны (пока):

полная поддержка иерархических / многоуровневых наборов данных (многоуровневый cfa, многоуровневый sem); однако версия 0.6 поддерживает двухуровневый cfa / sem только со случайными перехватами для получения непрерывных полных данных

поддержка типов переменных, отличных от непрерывных, двоичных и порядковых (например: данные о количестве с нулевым увеличением, номинальные данные, негауссовские непрерывные данные)

поддержка дискретных скрытых переменных (смешанные модели, скрытые классы)

Я подозреваю, что вы нарушили непрерывные полные данные

Ответ №2:

Помимо подтверждения того, что MSEM lavaan ограничен, я могу предложить дополнительные указания, потому что в спецификации вашей модели есть некоторые недостатки:

  1. Lavaan рассматривает модели уровня 1 и level2 отдельно. Поэтому, если вы хотите использовать интеллект в качестве предиктора на уровне 2, вы должны снова указать модель измерения на уровне 2.

  2. Я не эксперт в SEM, поэтому этот пункт может быть неправильным. Но я действительно чувствую себя сбитым с толку вашими спецификациями уровня 1 и 2 в целом. Например, если ваш DV был Y, то Y должен присутствовать на уровне 1 и уровне 2, поскольку он имеет различия внутри группы и между группами. Но вы указываете только одну модель измерения на уровне 1 и кучу новых на уровне 2.