我有一些关于 CFA 和 SEM 的问题。

我已经开发了一个概念模型并为它收集了数据。现在我正在努力进行实际分析，因为我没有研究太多统计数据。所以这篇文章的内容是基于我几天的阅读。

基本上，我想使用 R 而不是 Mplus 等其他软件来进行建模。这是因为 R 要求我逐步对其进行建模，这意味着学习将被放大。

最初，我走错了使用 EFA 的道路，我很快意识到这不是必需的，因为我之前已经开发了一个模型。

现在有了 CFA，我试图了解我的下面的概念模型是否可以被视为三阶因子模型？

最左边的变量是中间清单变量的中介变量（观察到的）。

我应该如何在 R 中执行此操作？我看到了一些二阶三因子模型的 CFA 示例，但还没有看到像我这样的有中介变量的示例。提前致谢！

我有一个几年前编写的示例OpenMx脚本来进行双胞胎建模。

它是为 OpenMx 1.0 版编写的（此处链接的脚本）

当我运行它时，有一些关于更新拟合函数和目标的警告。我应该如何更新它以使用 OpenMx 2.0 fit 函数调用？

我想从lavaan执行多个已知组 sem 模型时提供的输出中提取单个组卡方值。仅提供总卡fitMeasure方值，并且卡方值不被视为 中的单独估计值parameterEstimates。似乎没有任何其他自动化方法可以提取此信息。

我已经能够使用该capture.output()函数，从那里我可以找到卡方值的标题，并根据组数 + 1 计算值的行数。然后我可以使用strsplit()空格分割，最后抓住价值。我可以为此编写一个函数，但我不想在这里重新发明轮子，所以如果有人知道内置参数或现有函数，我将非常感激。

第一次使用lavaanpackage inR运行结构方程模型 (SEM) 分析。

代码：

输出：

我的问题：

1. 如何lavaan选择a1forfac1和a12forfac2以及为什么将值分配1为系数？
2. 它们是各自潜在变量a1的a12重要贡献者吗？
3. 有没有办法让模型估计它们或在不将值设置为的情况下推导出它们1？

我正在为我的模型编写模型语法，以便使用 R 在 lavaan 包中运行。我创建了一个因子（这是我的自变量），4 个因变量（我将为每个单独的 DV 测试 4 个不同的模型），我有四个我想在每个模型中包含的调节变量。除因子外的所有变量都是观察变量。

我在如何在语法中包含调节变量效果时遇到了困难。它看起来像下面这样吗？另外，如何在所有模型中将年龄和性别等变量作为协变量？感谢您的指导。

Y - DV；F1——系数；X1 - X4：调节变量 1 到 4

Y ~ F1 + F1*X1 + F1*X2 + F1*X3 + F1*X4

我想使用 semPaths() 创建一个带有分类响应变量的 SEM 模型的路径图。但是我遇到了一个错误：

错误是：

colnames<-( , value = "mental") 中的错误*tmp*：尝试在小于二维的对象上设置“colnames”

谢谢

编辑：根据下面的评论，我决定更加明确。所以这是我正在处理的数据的一个例子。

所以，我有两个变量A和B. 它们是较大变量的子组，因此可以在同一 y 轴上表示。我想按另一个outcome具有两个级别的变量对它们进行分组。

我执行以下操作

现在我还需要使用箭头函数在mean+sem每个组的平均值和平均值之间绘制 SEM 条。

我可以使用 SEM 获取 SEM tapply，但不知道如何将箭头放置在 4 个条上。

这不会在图上放置任何箭头。

使用base图形而不是ggplot2，我该怎么做？有人可以帮忙吗？我所有的其他图表都是使用 中的GrapheR包完成的R，所以我也尝试使用基本图形来完成这个，这样它们在我的手稿中看起来都一样。

谢谢。

我正在使用 R 中的 piecewiseSEM 包构建分段结构方程模型（Lefcheck - https://cran.r-project.org/web/packages/piecewiseSEM/vignettes/piecewiseSEM.html）

我已经创建了模型集，并且可以评估模型的拟合度，因此模型本身可以工作。此外，数据符合模型 (p = 0.528)。

但我没有成功提取路径系数。这是我得到的错误：Error in cbind(Xlarge, Xsmall) : number of rows of matrices must match (see arg 2)

我已经尝试过（但这不起作用）：

• 由于警告而标准化我的数据：Some predictor variables are on very different scales: consider rescaling

• 调整了我的数据（丢弃了一些 NA 值）

这是我的模特：

“predatie”是一个二元变量（是或否）和所有其余的连续变量（gapfraction、plantgrootte、olsen_P & piek1）

提前致谢！

我正在尝试使用同名 R 包中的“plspm”函数来评估 SEM。我有两个竞争模型：

型号 1：

相对

型号 2：

因此，差异仅在于 A 和 B 之间的箭头方向。

当我运行代码时（见下文），第一个模型（模型 1）返回答案，而第二个模型（模型 2）返回以下错误：

check_path(path_matrix) 中的错误：“path_matrix”必须是下三角矩阵

我的问题：为什么？我看不出第一个矩阵如何具有正确格式的任何逻辑，而第二个则不能。我对什么构成“下三角矩阵”感到困惑吗？下面是完整的代码和一些自己运行的数据。提前致谢！

我想用一个分类中介来估计一个结构方程lavaan模型R。一个皱纹是三个外生变量是线性相关的。但是，这应该不是问题，因为我使用分类调解器来实现 la Judea Pearl 的前门标准的识别。也就是说，在数学上每个特定的方程都被识别（见R下面的代码）。

当中介是数字时lavaan，R我可以获得估计值，但当它是分类时则不能。使用分类调解器，我得到以下错误：

关于如何使用分类中介获得估计的任何建议lavaan？

代码：