我在 R 中应用结构方程模型时遇到了一些问题。我有 18 个变量和 110 个复制。几个变量是非正态分布的（内生和外生），其中一些是零膨胀的。
我开始使用分段SEM，但我不得不放弃这种方法，因为我需要表示无法通过这种方法评估的循环关系（即ABCA）。即使没有指定循环并尽可能简化模型（仅包括 3 个变量），我的模型拟合度也很差，并且 P 值远低于 0.05。使用 Lavaan 时，虽然我可以包含循环关系，但我在模型拟合和 P 值方面遇到了同样的问题。这可能是什么原因？
我不能改变模型的结构（变量之间的关系），而不会使它在生物学上变得荒谬。我想知道（1）是否可以通过应用一些转换或标准化来改进模型拟合？-我已经尝试过标准化数据，但我遇到了同样的问题；(2) 在 Lavaan 函数中使用零膨胀变量和/或泊松变量是否正确？——模型接受变量原样，我们得到结果，但模型拟合不佳；(3) 拆分模型以满足最小复制数与估计参数数的关系是否正确？
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