我正在处理一项使用复杂调查方法收集的大型全国性调查。因此，我需要考虑样本权重和其他调查设计特征（例如，抽样层）。我是这种方法的新手，所以如果这里的答案很明显，我深表歉意。

我已经成功地使用“lavaan”包和“lavaan.survey”包运行路径分析模型。然而，我的一些模型只涉及数据的一个子集（例如，只有女性参与者）。

如何调整样本权重以反映我只分析子样本（例如女性）的事实？

我正在尝试使用序数数据运行以下 SEM 模型：

请注意，BECHTEL 和 IOEC 是虚拟变量 (0/1)，用于指定在哪个建筑物中收集数据并查看建筑物与总体满意度之间的关系。现在拟合工作没有错误但是当我尝试绘制模型时出现以下错误：

我检查了我的原始数据文件，它看起来没有错。此外，当我尝试运行模型而不指定变量是序数时，它运行良好，但我不确定它是否给出有效结果（我的变量在 1-5 范围内）。

谁能帮我解决这个问题？

谢谢

我希望在 R 中运行 CFA，但总的来说我对这门语言非常陌生。我尝试使用 lavaan 包，但无法执行代码。我会继续学习 R，但我想我可能会在这里得到一些帮助。

在sem将简单模型定义为：

其中 A 是使用命令定义的矩阵

但是软件显示：

lav_data_full 中的错误（数据 = 数据，组 = 组，集群 = 集群，：lavaan 错误：数据集中缺少观察到的变量：YM

我也尝试用每个变量的平均值替换缺失值，但它显示相同的错误。

在 Solus Linux 上工作时出现以下错误：

当我尝试安装 lavaan 时。此处说明：R v3.4.0-2 无法在 Arch 上找到 libgfortran.so.3这是由于最新版本的 gcc 升级了 gfortran，后者将 libgfortran.so.3 更新为 libgfortran.so.4。

现在我可以安装旧版本的 gcc（但我不知道在 Solus 下这样做）或者我可以要求 lavaan 的开发人员（Yves Rosseel）添加对最新 gfortran 版本的支持并提交一份 bu 报告？

你会怎么做？

[免责声明：此问题已在 lavaan 的 Google 群组中交叉发布（链接：https ://groups.google.com/forum/#!topic/lavaan/nI8SUIU8JCM ）。它也张贴在这里以提高知名度。]

对于交叉滞后面板 SEM，我有大约 3000 个数据（但只有 265 个完整案例）。我的分析有点像下图。比如说，在我们的例子中，A=AGE（连续），B=sex（二进制），X=emp（二进制），Y=SA（二进制），Z=SE（4 类）。所有变量都是观察变量。换句话说，我们想要测试我们假设的 emp、SA 和 SE 之间的交叉滞后关系，其中 AGE 和性别是这些关系的混杂因素。这些观察到的变量在不同时间点存在缺失值 (NA)。

1) 我首先尝试了以下代码，通过声明http://lavaan.ugent.be/tutorial/cat.html中建议的分类内生观察变量，仅使用 emp 和 SE 运行一个简单模型，没有任何混杂因素。

但这会产生以下错误消息：

我还尝试了以下方法：

但是得到了同样的错误信息：

我很确定我犯了一些错误，但作为 lavaan 的新用户无法弄清楚我的错误。你能告诉我我的错误是什么吗？当我在这些情况下理论上使用 missing='pairwise' 时会发生什么？因为那时它向我展示了类似的东西：

2）其次，我尝试将混杂因素 AGE 和性别结合起来。即使解决了第一部分的问题，我也很困惑代码是否应该如下所示：

然后它显示错误：

3）最后一个问题是：如果我想用附图所示的模型图进行完整的分析，下面的代码需要做些什么改变？

非常感谢您的建议。

我在 R 中使用包“lavaan”运行了多组 CFA 模型，发现在运行严格不变模型时，两组不是不变的（不相等）。这表明至少在一个项目上，我正在比较的两组（男孩、女孩）的范围不同。为了找出哪个项目是问题制造者，我要求修改索引。但令我惊讶的是，该modindices()函数没有显示任何差异，因为在创建的数据框中没有任何类似x1 ~~ x1的东西modindices()。它确实给出了协方差的修改指数，例如x1 ~~ x2. 有人知道我做错了什么（我使用了最新版本的lavaan）吗？

当我打印出（完整的）modindices 数据框（带有所有可能的“op”选项时，我也没有看到所有行号，它似乎省略了我模型中的很多路径：

几周前我使用了 SemTools 包中的 fmi 函数，效果很好！这是我保存并且运行良好的代码：

我用它来比较使用 4 个源变量与 1 个复合材料的效率损失，所以我重新运行了两次 - 首先是 4 个源变量，然后是 1 个复合材料，复合材料效果要好得多。此外，输出分别显示了均值和方差的 fmi。

几周后回到这段代码，它不起作用！错误消息如下：

所以，我修改了代码如下：

这有效，但仅适用于数据集中的复合变量，并且只给我 fmi 的均值而不是方差。如果我用四个源变量替换这个复合变量，它会给我以下错误：警告消息：

我不明白几周前工作的代码现在不能工作？有没有人遇到过这个问题？我在网上找不到太多。谢谢！

这是具有一个复合变量的数据集（mommh）

这是具有 4 个源变量（depr、anxt、host、bpsipdr1）的相同数据集

当使用带有函数的验证性因子分析和带有函数的结构方程建模时，有什么方法可以为这些因子获得稳健的t值？lavaancfa()sem()

使用时是否与z -score相同summary(fit, fit.measures=TRUE)？

编辑：

这是我一直在使用的代码和一些结果：

如何从此函数中获得稳健的t值？

我正在尝试用 R 语言在 lavaan 中指定一个奇怪的模型。该模型如下所示：

我的规范尝试如下所示。我发现难以实现的是将观察到的变量的唯一误差固定为唯一项目的两个相关性的总和。

例如项目 y*1,2 与 y*1,3 和 y*2,3 共变，它的错误应该是 cov y*1,3 + cov y*1,3。

如何在下面的 lavaan 语法中显式修复项目错误以等于这些协方差的总和？

mplus 中 this 的语法如下所示