我在 R 中应用结构方程模型时遇到了一些问题。我有 18 个变量和 110 个重复。几个变量是非正态分布的（内生和外生），其中一些是零膨胀的。
我开始使用分段扫描电镜，但我不得不放弃这种方法，因为我需要表示无法通过这种方法评估的循环关系（即 A-B-C-A）。即使没有指定周期，并尽可能简化模型（仅包括 3 个变量），我的模型拟合也很差，P 值远低于 0.05。使用 Lavaan 时，虽然我可以包含循环关系，但我在模型拟合和 P 值方面遇到了同样的问题。这可能是什么原因？
我不能改变模型的结构（变量之间的关系），否则它在生物学上变得荒谬。我想知道 (1) 是否可以通过应用一些转换或标准化来改进模型拟合？ - 我已经尝试过对数据进行标准化，但我遇到了同样的问题； (2) Lavaan 函数使用零膨胀和/或泊松变量是否正确？ - 模型按原样接受变量，我们得到结果，但模型拟合不佳； (3) 拆分模型以满足最小重复次数与估计参数的数量是否正确？
预先感谢您的回复。亲切的问候。