iDES https://blog.hatena.ne.jp/iDES/ 井出草平の研究ノート https://ides.hatenablog.com/ R lavaan 因子分析 構造方程式モデリング 計量 IPIP-NEOデータの呼び出しと格納 library("psych") data(bfi) # IPIP-NEOデータ d1 <- bfi[1:10] # 因子分析に使用するのは１～10列目。2つの因子のみ。 d1 <-na.omit(d1) # 欠損値のあるケースを削除 モデルと実行 library(lavaan) model <- ' Ag =~ A1 + A2 + A3 + A4 + A5 Co =~ C1 + C2 + C3 + C4 + C5 ' fit <- cfa(model, d1, std.lv=TRUE, ordered=c(paste("A", 1:5, sep="")… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fides.hatenablog.com%2Fentry%2F2020%2F08%2F14%2F135114" title="lavaanで順序カテゴリカル因子分析[R] - 井出草平の研究ノート" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2020-08-14 13:51:14 rich https://ides.hatenablog.com/entry/2020/08/14/135114 1.0 100%