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

install.packages("sem")
library(sem)

# 確認的因子分析モデル

model01 <- specifyEquations()
   kyomi1 =  1*fkyomi  # 測定方程式（興味）
   kyomi2 = b2*fkyomi
   kyomi3 = b3*fkyomi
   oya1   =  1*foya    # 測定方程式（親）
   oya2   = b5*foya
   oya3   = b6*foya
   ses1   =  1*fses    # 測定方程式（SES）
   ses2   = b8*fses
   ses3   = b9*fses
   C(fkyomi,foya) = c1  # [興味] と [親] の相関関係（共分散）
   C(fkyomi,fses) = c2  # [興味] と [SES] の相関関係（共分散）
   C(foya,  fses) = c3  # [親] と [SES] の相関関係（共分散）
   V(fkyomi) = v1  # [興味] の分散
   V(foya)   = v2  # [親] の分散
   V(fses)   = v3  # [SES] の分散

fit01 <- sem(model=model01,S=cov(dat),N=nrow(dat))

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

standardizedCoefficients(fit01)

# パス図の出力
pathDiagram(fit01, ignore.double=FALSE, edge.labels="values", digits=2,standardize=TRUE)

# 多重指標モデル

model02 <- specifyEquations()
   kyomi1 =　1*fkyomi # 測定方程式（興味）
   kyomi2 = b2*fkyomi
   kyomi3 = b3*fkyomi
   oya1   =  1*foya    # 測定方程式（親）
   oya2   = b5*foya
   oya3   = b6*foya
   ses1   =  1*fses    # 測定方程式（SES）
   ses2   = b8*fses
   ses3   = b9*fses
   fkyomi = g1*foya + g2*fses  # 構造方程式
   C(foya,fses) = c3  # [親] と [SES] の共分散
   V(fkyomi) = v1  # [興味] の誤差変数d1の分散
   V(foya)   = v2  # [親] の分散
   V(fses)   = v3  # [SES] の分散

fit02 <- sem(model=model02,S=cov(dat),N=nrow(dat))

summary(fit02,fit.indices=c("GFI","AGFI","CFI","NFI","SRMR","RMSEA","AIC"))

standardizedCoefficients(fit02)

​

# パス図の出力
pathDiagram(fit02, ignore.double=FALSE, edge.labels="values", digits=2,standardize=TRUE)