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私はいくつかの異なるスケールのためにオメガを計算しています。 Rのさまざまなオメガ機能を持つさまざまなスケールの異なる警告メッセージを取得します。私の質問は、これらの警告を解釈する方法と、取り出されたオメガ統計を報告することが安全であるかどうかについてです。McDonalds omega：警告：R
私が記事から次の関数を使用しています「オメガのアルファから：内部整合性推定の普及問題への現実的な解決策を」
ci.reliability(subscale1, interval.type="bca", B=1000)
を、私はこれらの警告を得る：
1: In lav_object_post_check(lavobject) :
lavaan WARNING: some estimated variances are negative
2: In lav_object_post_check(lavobject) :
lavaan WARNING: observed variable error term matrix (theta) is not positive definite; use inspect(fit,"theta") to investigate.
そしてそれはそれらの多くであることができます！
何を意味しますか？ 私はまだオメガの統計情報を受け取ります。彼らは解釈することができますか？
私が機能を使用する場合：
psych::omega(subscale1)
を、私はこの警告を得る：再び
Warning message:
In GPFoblq(L, Tmat = Tmat, normalize = normalize, eps = eps, maxit = maxit, :
convergence not obtained in GPFoblq. 1000 iterations used.
を、 それが何を意味しています。オメガ統計を使用することはできますか？
これらの警告は異なるサブスケールに表示されることに注意してください。関数の1つを使用して1つのサブスケールを計算することはできますが、他のサブスケールは計算することはできません。
EDIT：役立つ場合：Subscale1には4つの項目が含まれています。サンプルはN> 300を含む。また、私は、これらの4つの項目をCFA分析することができます（Chi2 = 11.8、p < .001; CFI = 0.98; RMSEA = 0.123）。
は、CVへようこそ。あなたのユーザー名、identicon、およびあなたのユーザーページへのリンク はあなたが投稿するすべての投稿に自動的に追加されるので、あなたの投稿 に署名する必要はありません。実際、私たちはあなたが好まないのです。 私は '[reliability]'タグを追加しました。純粋にソフトウェア固有の質問はここで話題にはならないことに注意してください。[ヘルプ/トピック]をご覧ください。しかし、ここでのエラーメッセージは本質的に統計的なものなので、質問はトピックにする必要があります。 – Silverfish
これは何らかの問題があると思います。それはしばしば小さなサンプルサイズによって引き起こされます - あなたのNは何ですか？ lavaanのエラーは致命的ではなく、結果はOKですが、結果が間違っていなければならない基になるモデルに基づいていることを意味します（存在しないため）。非コンバージェンスのエラーはより問題になります。おそらくそれを信用できません。正確な問題を解決するには、おそらくデータをもっと調べる必要があります。 –