R语言:结构方程模型、潜变量分析

对于熟悉线性回归拟合结构方程模型的分析师来说,在R环境中,拟合结构方程模型涉及学习新的建模语法,新的绘图语法以及通常是新的数据输入方法。

由Kaizong Ye,Sherry Deng撰写

然而,拟合结构方程模型可以成为分析师工具箱中的强大工具。

设置 环境

在R中实现SEM有许多不同的包,lavaan软件包为大多数SEM用户提供了全面的功能集,并且具有易于学习的语法来描述SEM模型。

读入数据

我们需要读入数据集。我们读取方差 – 协方差矩阵并运行路径分析模型。

现在我们在我们的环境中命名了一个方差 – 协方差矩阵。

有了这些数据,我们可以构建两种可能的模型

  1. 抑郁症(DEP)影响免疫系统(IMM)影响疾病(ILL)
  2. IMM影响ILL影响DEP

使用SEM我们可以评估哪个模型最能解释我们在上面的数据中观察到的协方差。拟合模型lavaan是一个两步过程。首先,我们创建一个文本字符串定义lavaan模型 。接下来,我们给出lavaan如何拟合这个模型。

现在,我们在环境中为每个模型存储了两个对象。我们有模型字符串和modelfit对象。summary提供输出:

理解SEM模型的最佳方法之一是使用路径图直观地检查模型。

接下来,我们加载库并制作一些路径图。



这两个简单的路径模型哪个更好?我们可以运行卡方检验。


使用SAS,STATA,HLM,R,SPSS和MPLUS的分层线性模型HLM

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可以看到模型2更好。让我们看一下模型2的一些属性。


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关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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