ich möchte in meinem Strukturgleichungsmodell auch für Geschlecht (nominale Variable mit Ausprägungen Mann, Frau und divers) kontrollieren und dafür wollte ich die Variable gender einfach als Gruppenvariable in einem multigroup-SEM aufnehmen. Etwa so:
Das gleiche Modell ohne gender funktioniert super, wenn ich das aber hinzufüge kommt als Fehlermeldung:modelgesamtgender <-'
mbi =~ mbipac1+mbipac2+mbipac3
ip =~ ippac1+ippac2+ippac3
ipsm =~ ipsmpac1+ipsmpac2+ipsmpac3
parentshort =~ pqspac1+pqspac2+pqspac3
saps =~ sapspac1+sapspac2+sapspac3
mbi ~ ipsm+ip+parentshort+saps
'
fitgesamtgender <- sem(model=modelgesamtgender, data= data_eh, group="gender")
summary(fitgesamtgender, standardized=T, fit.measures=T)
Das gleiche kommt wenn ich cfs statt sem rechne. Hat jemand eine Idee, woran das liegen kann?> fitgesamtgender <- sem(model=modelgesamtgender, data= data_eh, group="gender")
Error in lav_samplestats_icov(COV = cov[[g]], ridge = ridge, x.idx = x.idx[[g]], :
lavaan ERROR: sample covariance matrix is not positive-definite
In addition: Warning message:
In lav_data_full(data = data, group = group, cluster = cluster, :
lavaan WARNING: small number of observations (nobs < nvar) in group 1
nobs = 2 nvar = 15
> summary(fitgesamtgender, standardized=T, fit.measures=T)
Error in summary(fitgesamtgender, standardized = T, fit.measures = T) :
object 'fitgesamtgender' not found
Viele Grüße,
Elisa