r-lavaan - 解释 lavaan SEM 系数

Question

第一次使用lavaanpackage inR运行结构方程模型 (SEM) 分析。

代码：

fac1 =~ a1+a3+a4+a5

fac2 =~ a2+a7+a8+a12

fac3 =~ a9+a10+a11+a14

fac4 =~ a12+a13+a15+a16

fac4 ~ fac1+fac2+fac3

fac3 ~ fac1+fac2

..... some more specifying the co-variance between items a1 to a16

输出：

Latent Variables:
               Estimate  Std.Err  Z-value  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

我的问题：

1. 如何lavaan选择a1forfac1和a12forfac2以及为什么将值分配1为系数？
2. 它们是各自潜在变量a1的a12重要贡献者吗？
3. 有没有办法让模型估计它们或在不将值设置为的情况下推导出它们1？

Answer 1

在执行潜变量建模时，总是存在分配未观察变量的尺度问题。毕竟，你还没有收集到这些潜在变量的数据，那么你怎么可能知道它们的规模或方差呢？

解决这个问题的一种方法是，lavaan将给R定潜在变量的第一个变量加载固定为1. 这具有将观察变量的比例分配给潜在变量的效果。

另一种流行的替代方法是对潜在变量使用标准化尺度（即，平均值 = 0，sd = 1），在这种情况下，模型可以自由估计第一个变量的负载。在lavaan这可以实现如下：

`fit<-cfa(model, data=df, std.lv=T)`

添加std.lv=T告诉lavaan对潜在变量使用标准化比例，而不是将加载固定到1.