我正在尝试对具有288个项目和9个潜在变量的调查执行CFA。由于项目众多，我将模型描述写在另一个文本文件中为“ myModel.lav”，并使用readLines导入读入的模型是一个包含9个字符的字符向量，每个字符由一个因子描述组成。但是当我对模型尝试cfa函数时，出现错误消息：
lav_data_full中的错误（数据=数据，组=组，群集=群集，： lavaan错误：数据集中缺少观察到的变量：..constant ..
当一次将9个因子分开时，这些功能可以很好地工作，但我想一次将这些因子分开是对的。我找不到在线有关lavaan模型语法的更多信息。
Personality 1 =~ q5 + q13 + q39 + q60 + q78 + q83 + q95 + q105 + q111 + q121 + q131 + q140 + q158 + q168 + q183 + q193 + q204 + 211 + q222 + q240 + q256 + q265 + q275 + q284
Personality 2 =~ q9 + q15 + q20 + q25 + q34 + q40 + q46 + q50 + q53 + q58 + q70 + q88 + q94 + q97 + q112 + q129 + q139 + q142 + q160 + q169 + q184 + q189 + q201 + q214 + q225 + q231 + q241 + q255 + q261 + q288
Personality 3 =~ q6 + q17 + q26 + q35 + q42 + q71 + q77 + q90 + q98 + q107 + q114 + q126 + q133 + q143 + q179 + q186 + q197 + q205 + q215 + q221 + q234 + q252 + q258 + q277
Personality 4 =~ q1 + q10 + q19 + q27 + q36 + q49 + q56 + q65 + q74 + q80 + q106 + q108 + q122 + q137 + q145 + q163 + q171 + q175 + q180 + q194 + q199 + q210 + q218 + q226 + q235 + q243 + q251 + q266 + q272 + q282
Personality 5 =~ q8 + q16 + q21 + q54 + q55 + q72 + q87 + q93 + q135 + q144 + q152 + q159 + q165 + q170 + q182 + q187 + q190 + q191 + q200 + q202 + q207 + q216 + q232 + q237 + q242 + q259 + q271 + q280 + q287
Personality 6 =~ q2 + q12 + q24 + q31 + q37 + q45 + q64 + q73 + q96 + q103 + q110 + q125 + q136 + q146 + q155 + q167 + q174 + q181 + q208 + q217 + q223 + q228 + q230 + q239 + q247 + q262 + q279
Personality 7 =~ q7 + q18 + q28 + q38 + q52 + q59 + q62 + q63 + q69 + q79 + q89 + q109 + q120 + q141 + q151 + q172 + q192 + q195 + q198 + q203 + q213 + q224 + q233 + q244 + q276
Personality 8 =~ q3 + q14 + q22 + q23 + q32 + q41 + q57 + q66 + q68 + q91 + q100 + q104 + q113 + q119 + q130 + q138 + q147 + q157 + q166 + q173 + q176 + q178 + q185 + q209 + q229 + q238 + q248 + q250 + q257 + q281
Personality 9 =~ q4 + q11 + q33 + q51 + q61 + q67 + q84 + q92 + q99 + q132 + q134 + q148 + q156 + q164 + q177 + q188 + q196 + q206 + q212 + q227 + q236 + q249 + q260 + q278 + q283
myModel <- readLines("model.lav")
model<-cfa(model = myModel,data = dta)
summary(model,fit.measure = TRUE)
上面的代码导致错误消息：
lav_data_full中的错误（数据=数据，组=组，群集=群集，： lavaan错误：数据集中缺少观察到的变量：..constant ..