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我正在尝试使用分段SEM 创建一个复合变量以在 SEM 中使用。我读过这本书，但我仍然有两个问题希望有人能帮助我：

#create dummy data where Z is my response variable and X and Y are the indicators I want as a composite variable
set.seed(111)
dat <- data.frame(x = runif(100), group = rep(letters[1:2], each = 50))
dat$y <- dat$x + runif(100)
dat$z <- dat$y + runif(100)

#run a very simple model
model1<-lm(z~x+y,data=dat)

#run a model that fits data better than model1
model2<-lme(z~x+y,random=(1|group)

#check coefficients
summary(model1)

  1. 在提取每个指标的系数时，我是使用完全混合效应模型还是使用简单的快速脏模型（model1）。换句话说，我是否应该像最终回归一样进行模型选择过程？（模型2）。

  2. 从模型的总结来看，如果一个指标不显着，我是删除它还是继续使用它？例如，如果 x 不会对 z 产生显着影响，这是否意味着它不应该包含在复合变量中？

提前致谢！

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