lavaan SEM係数の解釈

Question

Rでのlavaanパッケージを初めて使用してSEM解析を実行します。

私は次のモデルがあります：

FAC1 =〜A1 + A3 + A4 + A5

FAC2 =〜A2 + A7 + A8 + A12

FAC3 =〜A9 + A10 + A11を+ A14

fac4 =〜A12 + A13 + A15 + A16

fac4〜FAC1 + FAC2 + FAC3

FAC3〜F AC1 + FAC2

.....いくつかはより次のように出力されるA16

にA1アイテム間の共分散を指定する：

潜在変数： 推定Std.Err Z値をP （> | Z |）Std.lv Std.all FAC1 =〜

a1    1.000        0.624 0.684 

a3    0.848 0.112 7.589 0.000 0.529 0.568 

.... ....

FAC2 =〜

a12    1.000        0.463 0.330 

a2    3.764 1.290 2.918 0.004 1.742 1.691 

私の質問： 1.どのようにFAC1のためにA1を選択し、FAC2のためのA12と、なぜそれが係数として値1を割り当てたのlavaanたのですか？ 2. a1とa12は潜在変数に大きく寄与していますか？ 3.値を1に設定せずに、モデルにモデルを推定させたり、モデルを派生させる方法はありますか？

おかげ

Answer 1

潜在変数モデル化を行い、常に観測されない変数を割り当てるどの規模の問題があります。結局のところ、これらの潜在変数についてのデータを収集していないので、どのようにしてその規模や、その分散を知ることができますか？

この問題を解決する1つの方法（多くのSEMプログラムではデフォルトであり、Rのlavaanパッケージを含む）は、潜在変数の最初の変数のロードを1に固定することです。これは、その観測された変数のスケールを潜在変数に割り当てる。

潜在変数（すなわち平均= 0、sd = 1）に標準化されたスケールを使用することもできます。この場合、最初の変数の読み込みはモデルによって自由に推定されます。次のようにlavaanにこれを実現することができる：std.lv=T追加fit<-cfa(model, data=df, std.lv=T)

代わりに1

に負荷を固定する潜在変数の標準化されたスケールを使用するlavaanに指示します