我希望在R中运行CFA，但我对该语言一般都很新。我尝试过使用lavaan软件包，但还没有能够执行代码。我会继续研究R，但我想我可能会在这里得到一些帮助。
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这样做然后研究它：
install.packages("lavaan")
在软件包中包含一个可以学习的数据框，大多数指南都会介绍它，但我会快速查看代码正在执行的操作，因为我最近刚想出这个代码。
x_vars <- HolzingerSwineford1939[,paste("x", 1:9, sep="")]
将Holzinger数据的一部分分配给X，这样您就不会使用整个数据集。更密切地研究功能。
uniPlot(x_vars, type = "histogram")
使用它来绘制变量以确保它们都是正态分布的，因为CFA可能会被非正常数据抛弃。
#specify the model
HS.model <- ' visual =~ x1+ x2 +x3
textual =~ x4+x5+x6
speed =~ x7+x8+x9'
现在是规范模型，读作＆＃34; Visual由x1和x2和x3＆＃34;测量。 =〜表示＆＃34;由＆＃34;测量。所以视觉是通过x1 + x2 + x3来衡量的。完成指定后，您现在可以适应模型：
#fit the model
fit <- cfa(HS.model, data=HolzingerSwineford1939,
std.lv=T,
missing= "fiml")
这将为您提供合适的统计数据，并告诉您物品是否正确加载。非常简单的包，我希望你能得到它！