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)