我目前正在验证一项调查中使用的几种工具。其中一种工具是 SF12v2，这是一种使用 12 个问题的一般健康工具。为了测试结构效度，我打算使用 R 和 Lavaan 进行验证性因素分析。根据创建者（Ware et al. 2012）的说法，模型应该如下所示：

根据 Ware 等人的标准 SF12v2 模型。(2012)

我试图这样编码：

当我运行这个模型时，我得到了两个相同的因子，并且无法计算标准误差：

我认为问题在于模型定义，但我找不到另一种方法来定义它。任何建议将不胜感激。

我想用 R 中的调查设计权重进行 CFA。

一个简单的选择似乎是使用 lavaan.survey 包。但是，从 lavaan.survey() 创建的 lavaan 对象中，无法提取 resid() 的残差或 predict() 的因子分数等信息，这些信息在普通 lavaan() 创建的对象中可用。

有谁知道从 lavaan.survey() 中提取此类信息的任何方法？

供您参考，resid() 的错误消息是“cov 中的错误（数据，使用 =“pairwise”）：同时提供 'x' 和 'y' 或类似矩阵的 'x'”

对于预测（）“lavPredict 中的错误（object = object，newdata = newdata，type = “lv”，method = “EBM”，：lavaan 错误：样本统计信息用于拟合，newdata 为空”

不限于 lavaan，也欢迎任何其他能够启用具有设计权重的 CFA 的选项，包括上述信息。

提前致谢。

假设我有一个熔岩模型：

然后我使用 sem 计算：

现在我想这样应用 bootstrapLavaan：

当我使用...分析对象时

...我只给出了系数的值，例如平均值、中位数、最小值、最大值等。有没有办法获得这些系数的p值？

希望有人可以在这里提供一些指导。

我正在使用 simDesign 包创建一个多元模拟，我正在改变因子的数量以及每个因子上加载的项目。我想编写一个命令来识别 factornumbers 中存在的因素数量并为它们分配适当的项目（无交叉加载）。我将测试以下条件的所有组合以及更多，并且我希望有一个模型命令来确认不同模型的迭代，因此我不必编写多个模型语句。

lavaan 和 mirt 正在寻找的内容如下：

simDesign 包提供了这个示例，我想对其进行扩展，但我不确定我是否掌握诀窍：

我想要的是一个单独的 mirt 和 lavaan 命令，它可以找到在 factornumbers 命令中指定的因子数量，并分配数据中指定的正确项目以及 itemsperfactor。

编辑：我希望模型识别能够确定哪个因素和项目结构用于该条件，并用正确的信息填写模型识别。

例如：

或者

还有相应的lavaan模型。

我想用lavaanin执行多组 CFA R。

我有几个分类变量，一些变量包含 11 个类别。所以这些变量将有 10 个阈值。在下面的结果中，您可以看到第 10 个阈值小于第 9 个阈值，即它不在折痕顺序中。

有 11 个类别的几个变量有同样的问题。

问题：

为什么阈值会失真？

R代码：

我想测试一个结构方程模型（SEM）。有 3 个指标I1toI3构成一个潜在结构LC。这个结构应该解释一个因变量DV。

现在，假设指标的独特方差将为DV. 像这样的东西：

在lavaan, 的误差项/残差IV3中e3通常不写：

此外，I3必须将残差分解为有助于解释的分量DV和残差的一个残差。

我不想直接解释 DV IV3，因为我的目标是展示独特的解释可以做出多少IV3贡献DV。我想最大化路径IV3→ LC→ DV，然后将残差放入I3→ DV。

问题：

我如何将其放入 SEM 中？

奖金问题：

IV从 SEM 的观点来看，每个s 都有这样的路径是否有意义DV？

边注：

我已经做的是使用一系列计算以传统方式进行计算。我：

1. 计算一个吊坠到LV，平均IV1到IV3
2. 做了 3 次回归IVx→LC
3. IVx对s 残差进行了多元回归DV。

去除共同方差似乎会使残差中的一个成为多余，因此回归模型无法估计每个残差，而是跳过最后一个。

我已经成功地使用 R 的 Lavaan 包中的 growth() 函数对一项研究的纵向数据进行了建模。我在任何地方都找不到关于如何为每个参与者提取预测轨迹的文档。我只能找到整个组的预测轨迹（在摘要输出的“截距”部分下给出）。

我想使用 R 中的 lavaan 计算潜在变量和观察变量之间的相关性。

这是我正在尝试做的一个简单示例。我们有一些数据和一个熔岩模型。

agree是一个具有 5 个指标的潜变量。年龄是一个观察变量，我想得到观察变量age和潜在变量之间的相关性agree。在 lavaan 中指定协方差的一般方法是~~在变量之间放入。但是，当观察到其中一个变量时，这似乎不起作用。

当我运行上述内容时，我收到以下错误：

在其他 SEM 软件中，例如 Amos，您只需在潜在变量和观察变量之间画一个双箭头。

你如何在 lavaan 中包含潜在变量和观察变量之间的相关性？

我正在使用 lavaan 并且只有观察到的变量（没有潜在变量）。我想在模型中包含一个交互项，但不确定如何执行此操作。

这就是我所拥有的

（所有变量在开始之前都已缩放，因为我遇到了一些变量比其他变量大 100 倍的问题）。

我想知道这是否正确？我没有回归中交互作用的主要影响？不应该包括这些吗？当我直接在回归中添加交互项 (var1*var2) 时，我得到 1 作为估计值，所以这一定是错误的......

我在看这个例子： https ://stats.stackexchange.com/questions/163436/r-moderated-mediation-using-the-lavaan-package来制作我自己的调解调解，但我得到了错误，我没有找到解决方案。

我的模型是：

我得到的错误信息是：

chol.default(S) 中的错误：8 阶的前导次要不是正定的另外：警告消息：在 lav_samplestats_from_data（lavdata = NULL，DataX = dataX，DataeXo = dataeXo，：lavaan 警告：样本协方差不能反转

我事先确实对所有变量进行了缩放，不确定这是否是问题所在？有什么想法吗？