Question

我想使用R计算lavaan中序数数据的验证性因子分析（CFA）。这些数据来自一份调查问卷，其中包含16个以李克特量表编制的项目。

我假设一个4因子模型最适合我的数据。为了计算CFA，我搜索了信息，并在paper中找到了一些有用的建议。

建议使用DWLS估计和多重相关。我已设法使用R包在lavaan中使用DWLS计算CFA。我发现在M plus DWLS估计或WLSMV是相同的，使用polychoric correlation ，遗憾的是我从未使用过M plus 并且想要工作使用R，所以我想知道在lavaan中它是否相同。

到目前为止，我计算了这样的CFA：

我指定了一个模型（模型4），包含4个因子（AV，AW，AB，AA），（每个因子有4个项目）

model.4='
AV =~ AVf1_+AVf2+AVf3+AVf4 
AW =~ AWf1+AW2+AWf3+AWf4 
AB =~ ABf1+ABf2+ABf3+ABf4 
AA =~ AAf1+AAf2+AAf3+AAf4'

然后我使用了"ordered"函数，因为我的有序数据在lavaan包中推荐

model.ord = cfa(model.4,data=Data,ordered=c(
"AVf1","AVf2","AVf3","AVf4",
"AWf1","AWf2","AWf3","AWf4",
"ABf1","ABf2","ABf3","ABf4",
"AAf1","AAf2","AAf3","AAf4"))

这很好用。我得到了所有相关拟合指数（CFI，RMSEA等）的输出。现在我的问题是，如果这自动基于多重相关，如M plus ？如果不是 - 我如何添加命令以使用多重相关？ lavaan包中有一些关于多重相关的信息lavCor，但我不知道它是否对我的问题有用，不幸的是我不知道如何使用它。

我试过这样：

model.ord1 <- lavCor(cfa(model.4,data=Data,ordered=c(
 "AVf1","AVf2","AVf3","AVf4",
"AWf1","AWf2","AWf3","AWf4",
"ABf1","ABf2","ABf3","ABf4",
"AAf1","AAf2","AAf3","AAf4"))

））

但是> summary(model.ord1, fit=T)没有用。我没有收到任何结果。

总结：我的CFA是否自动基于多重相关？如果没有，我如何更改我的功能以实现多重相关？

Answer 1

是的，according to folks in the lavaan user group，使用“ordered”选项将使用DWLS与序数变量的多重相关。

您可以通过比较

的输出来仔细检查

inspect(fit, "sampstat")$cov

其中fit是具有有序变量的cfa（）模型的输出，

lavCor(fit, ordered = TRUE, group = NULL, output = "cor")

报告多重相关

Answer 2

以下链接包含一个类似的用例：https://www.packtpub.com/books/content/structural-equation-modeling-and-confirmatory-factor-analysis - 向下滚动到：＆＃34; lavaan语法＆＃34;：

使用你使用的参数ordered = c，你告诉lavaan一些变量本质上是序数的。作为回应，lavaan估计了这些变量的多重相关性。

但我不知道它是否真实/正确。任何人都可以证实吗？

R（lavaan）中的CFA与序数据 - 包括多重相关？

2 个答案: