第１０回　構造方程式モデリング（２） 

確認的因子分析

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事前課題

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確認的因子分析モデルと多重指標モデルの違いについて具体的に調べる

データ
プログラム

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今日の課題
確認的因子分析を実行し、結果を文章でまとめる

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データ
dat <- read.csv("kyomi.csv",header=T)
dat
attach(dat)

パッケージsem
install.packages("sem")
library(sem)

確認的因子分析　モデル
#確認的因子分析 model01 <- cfa()
   fkyomi: kyomi1, kyomi2, kyomi3  # 測定モデル（興味）    

   foya  : oya1, oya2, oya3        # 測定モデル（親）    

   fses  : ses1, ses2, ses3        # 測定モデル（SES）

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モデルのデータへの当てはめ
fit01 <- sem(model=model01,S=cov(dat),N=nrow(dat))

summary(fit01,fit.indices=c("GFI","AGFI","CFI","NFI","SRMR","RMSEA","AIC"))

 

標準偏回帰係数
standardizedCoefficients(fit01)

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# パス図の出力

pathDiagram(fit01, ignore.double=FALSE, edge.labels="values", digits=2,standardize=TRUE)
 

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次回への事前課題

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授業で紹介する2つのモデル（確認的因子分析モデルと多重指標モデル）を specifyEquation() で指定する際の違いを指摘しなさい

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