モデルの記述
model <-'
# 因子
Factor1 =~ v1 + v2 + v3
# 回帰
v2 ~ v4 + v5
# 共変動
Factor ~~ Factor
# 間接効果と総合効果
v4 ~ a*v1 + c*v5
v1 ~ b*v5
IndiredctEff := a*b # v5がV1を経由してv4に与える影響
TotalEff := a*b + c #v5が直接与える影響も加味した、v5がv4に与える全影響
'
# modelの中でも#を使ったコメントアウトは可能。
SEM, CFA の結果の閲覧
fit0 <- cfa(model, data) # sem(model, data)
summary(fit0, fit.measures=FALSE,standardized = TRUE)
# fit.measureをTRUEにすれば、CFIやBICなどの適合度指標も出力される
# (その分、結果がつらつらと長くなる)
# standardizedはTRUEにしておくと標準化解が得られる。
様々な適合度指標の取得
fitMeasures(fit0)
# print(fitMeasures(fit0)[c("agfi","cfi","rmsea","bic")],digits = 3)
# という書き方が可能。
# 小数が指数表記になる場合には、Rの基本関数であるoptions(scipen= X) のXの値を大きく取ればいい
因子得点の取得
lavPredict(fit0)