Question

我想创建一个路径分析，以确定一组变量[A，B，C]对一个人的生存概率（逻辑结果（1-0））的直接影响。但是，变量A也影响变量B和C。路径分析将是识别A对结果（1-0）的直接和间接（通过B和C）影响的方法。 1

我一直在尝试使用lavaan软件包（R），但是我不确定它是否支持逻辑结果。

以下是带有模拟数据的示例：

data <- data.frame(outcome=rep(c(0,1),1000))
data$A <- ifelse(data$outcome==1, rnorm(500, mean = 10, sd = 2)*1.2, rnorm(500, mean = 10, sd = 2))
data$B <- ifelse(data$outcome==1, runif(500, 5, 10)+data$A, runif(500, 2, 7)+data$A)
data$C <- ifelse(data$outcome==0, runif(500, 5, 10)-data$A, runif(500, 2, 7)-data$A)


model <- '
outcome ~ A + B + C
B ~ A
C ~ A
'

fit <- cfa(model, data=data)
summary(fit, fit.measures = T, standardized=T, rsquare=T)

它不会创建任何危险信号，但我在某处读到lavaan不支持逻辑回归。是真的吗？ 我自己的真实数据模型向我显示了警告，因此我认为最好向四周询问以确保使用正确的方法：

In lav_model_vcov(lavmodel = lavmodel, lavsamplestats = lavsamplestats,  :
  lavaan WARNING: could not compute standard errors!
  lavaan NOTE: this may be a symptom that the model is not identified.

其他问题：这是模拟模型的摘要：

lavaan (0.6-1) converged normally after  23 iterations

  Number of observations                          2000

  Estimator                                         ML
  Model Fit Test Statistic                     549.174
  Degrees of freedom                                 1
  P-value (Chi-square)                           0.000

我的模拟数据的P值（卡方）为0.000，这很奇怪，因为我读到Shipley（生物学中的原因和相关性）指出，路径分析的假设检验是向后的，

对我有什么提示？

谢谢！

如何执行具有逻辑结果的路径分析（lavaan？）？

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