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我正在尝试制作 PLS-SEM 模型，并且正在使用 semPLS 包中的 R 中的 plsm() 函数。但是，起初我收到一条错误消息：

The latent variables are not allowed to coincide with names of observed variables.

我理解它，但是在通过我的输入，甚至在我的测量模型矩阵中添加单因素构造（直接测量变量）之后，我现在得到以下信息：

mod <- plsm(data = survey, strucmod = smin, measuremod = mmin)
Error in plsm(data = survey, strucmod = smin, measuremod = mmin) : 
  The manifest variables must be contained in the data.

我不知道应该如何进行。似乎每当我“修复”一个问题时，它都会直接导致另一个问题。除了包中的标准 mobi 示例之外，是否有人有任何示例，当我同时拥有潜在变量和直接测量变量时，我可以看到它是如何完成的？

找到了函数的代码，但现在我更加困惑了。 https://github.com/cran/semPLS/blob/master/R/plsm.R

谁能以简单的方式解释我应该如何命名我的 df 列，以及避免这个问题的测量模型？

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不知道你是否解决了这个问题，但我只是有一个类似的问题，而且似乎是唯一的另一个人。我最终通过反复试验解决了这个问题。

我创建了三个表：

structmodel: SM - column names:       Source|Target
measurement model: MM - Column names: Source|Target
Data: Column names -                  Measurement headers

我将 sm 和 mm 表转换为矩阵

datamatrix_SM = as.matrix(SM)
datamatrix_MM = as.matrix(MM)
于 2021-07-25T01:49:19.107 回答