我对R lavaan包cfa()和sem()帮助页面进行了分析。没有区别。
以下代码给出了相同的估算值。
如果是这样的话，有两个不同的名字是什么意思？
model <- '
# latent variable definitions
ind60 =~ x1 + x2 + x3
dem60 =~ y1 + a*y2 + b*y3 + c*y4
dem65 =~ y5 + a*y6 + b*y7 + c*y8
# regressions
dem60 ~ ind60
dem65 ~ ind60 + dem60
# residual correlations
y1 ~~ y5
y2 ~~ y4 + y6
y3 ~~ y7
y4 ~~ y8
y6 ~~ y8
'
fit <- sem(model, data=PoliticalDemocracy)
summary(fit, fit.measures=TRUE)
parameterEstimates(fit)
fit <- cfa(model, data=PoliticalDemocracy)
parameterEstimates(fit)
答案 0 :(得分：2)
来自lavaan website tutorial：
函数sem（）与函数cfa（）非常相似。事实上， 目前两个功能几乎完全相同，但这可能会改变 未来。
如果进一步查看reference manual，您会发现cfa和sem都是一般lavaan函数的包装器，并且它们共享相同的默认模型规格。所以看起来这种区别目前并不是那么有用，但这两个命令最终可能拥有不同的功能。也许软件包开发人员很想在早期就支持这种未来的可能性。