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如何以 1,2,3,10,12 而不是 1,10,12,2,3 的排序顺序获得下面的输出？

我对 SEM 很陌生，我正在尝试评估我刚刚开发的 SEM 模型的正常性。根据我观看的几个教程，我勾选了相应的框：

但它没有出现在输出中：

我想知道这是否与模型有关，或者我在这个过程中遗漏了一些东西。我的模型如下，变量 fol 和 prc_class_code 是分类的，而 first_dhw 和 speed_dif （潜在变量的因子）是连续的：

有什么想法可能是错的吗？

如果您能为我的问题提供解决方案，我将不胜感激。

在模型中（附图），它由一个高阶因子和两个因子组成。对于这两个因素，一个包含 7 个项目，另一个包含 8 个项目。但是，它说“该模型可能无法识别。为了实现可识别性，可能需要施加 1 个额外的约束。”

对一阶的因子个数有要求吗？当我使用相同的数据集运行一个具有三个或四个因子的高阶因子时。不会发生上述问题。但是，当它减少到两个时，问题就存在了。

你能告诉我这个问题的原因和解决方案吗？非常感谢。 一个高阶因子有两个因子

我确实有一个模型，它由 4 个独立的尺度变量、一个作为二元变量（是和否）的中介和一个因尺度变量组成。当然，我在中介变量和因变量上有一些控制变量，其中大部分是尺度变量，有些是二元的，控制变量之间也有公司规模。

我想在 SPSS 或 AMOS 上对此模型进行中介分析，但如果您能提供帮助，我无法理解如何进行。

另外，我想知道这将是部分调解还是全部调解，以及如何确定这一点。

我一直在 YouTube 上观看不同的视频，但仍然无法理解，因为它们的模型中不包含控制变量，并且模型中没有二元变量，而是所有尺度变量。

例如，我正在观看的视频之一如下：https ://youtu.be/HoZQ5rNOBDY

非常感谢。

我正在使用 R 在 R 中进行 SEM 分析lavaan。semPlot我的分析完成了，但我对和提供的测量模型和结构模型的图表不满意lavaanPlot。在lavaanPlot中，路径箭头是卷曲的，给人一种手绘的印象，在 中semPlot，变量和路径有点杂乱。

是否可以模仿 AMOS 在 R 中生成的图表（不一定是颜色等，但至少是整体结构）？我尝试使用semPlotModel_AMOS(model.fit)（这model.fit是通过将我的 SEM 模型拟合到数据而得到的对象）。

但它会抛出一个错误，

Error in file.info(object) : invalid filename argument

In addition: Warning message:

In semPlotModel_Amos(model3.fit) :

(Residual) variances of Amos model is not yet supported

我正在尝试重新创建 AMOS 为潜在构造计算的因子分数。但是，当对变量使用“估计值”时，与 AMOS 计算因子得分（使用 Impute 方法）时相比，我得到了一个非常不同的答案。例如，AMOS 将变量的权重报告为：

V1 ~ Latent_var1 = 1
V2 ~ Latent_var1 = .75
V3 ~ Latent_var1 = .67
V4 ~ Latent_var1 = .45

如果我只是将任何受访者的 V1、V2 和 V3 的实际分数乘以这些系数，那么对于同一受访者，它将不等于 AMOS 报告的“因子分数”（甚至不接近）。如果这是标准线性回归，它会工作得很好：常数+beta*_value + beta2*_value + beta3*_value，等等。

有谁知道为什么？

对于那些熟悉 AMOS 的人，这里是模型输出的片段。潜在构造个性估计 vp1 - vp6。如果我取实际变量值并将它们乘以这些系数，我不会得到相同的因子分数。