Das ist meine erste CFA. Ich habe den fit meines Modells mit lavaan gerechnet. RMSEA ist 0,07.
Zu den Ergebnissen habe ich aber Fragen:
- warum schließt R Fälle aus? Observations = 202, used =167 ?
- some estimated ov variances are negative: Wie kommt es dazu und welche Auswirkungen hat das auf mein Modell. Was kann ich tun?
- summary(fit, fit.measures=TRUE), bei der Datenausgabe ist jeweils der erste Wert der latenten Variable auf 1. Kann/soll ich das ändern? Wenn ja wie?
- Gibt es ein deutsches Handbuch, welches die cfa enthält?
Vielen Dank für eine Unterstützung!
CFA
Moderator: EDi
Re: CFA
Hallo Vulcano,
willkommen im Forum! Tante Google brachte mich bezüglich RMSEA zu
https://www.metheval.uni-jena.de/lehre/ ... _4_fov.pdf
Vielleicht ist es brauchbar für Dich.
Gruß, Jörg
willkommen im Forum! Tante Google brachte mich bezüglich RMSEA zu
https://www.metheval.uni-jena.de/lehre/ ... _4_fov.pdf
Vielleicht ist es brauchbar für Dich.
Gruß, Jörg
Re: CFA
Vielen Dank fürs Suchen.
Zum RMSEA habe ich keine Frage. Der ist mit 0,07 zwar nicht "gut", aber akzeptabel.
Es geht mir weiter eher um die Operationen, die R unter fit <- cfa(meinModell, data =meine Daten) "automatisch" ausführt.
Ich bin noch nicht dahinter gekommen, warum Fälle ausgeschlossen werden, und ich kann auch nicht sehen, welche das sind. Meine Vermutung: es sind die mit missing data und ich möchte jetzt versuchen den Befehl summary(fit, fit.measures = TRUE, modindices = TRUE) so zu ändern, dass er die missing data mit dem Variablen-Mittelwert ersetzt und rechnet.
R gibt auf den o.g. Befehl "Estimate"- Werte aus, also Schätzwerte, das sind aber nicht die Faktorladungen (die ich aber brauche). Ich habe diese jetzt über eine "normale" Faktorenanalyse berechnet. Aber es wäre doch sinnvoll, wenn diese auch schon gleich auf den Befehl fit <- cfa(meinModell, data =meine Daten) ausgegeben würden. Und R rechnet mir auf diesen Befehl hin auch nicht die nötigen Interkorrelationen zwischen den Faktoren.....
Ich schreibe das hier auch als eine Art Dokumentation auf. Vielleicht beschäftigt sich jemand anderes auch mit diesen Fragen?
Zum RMSEA habe ich keine Frage. Der ist mit 0,07 zwar nicht "gut", aber akzeptabel.
Es geht mir weiter eher um die Operationen, die R unter fit <- cfa(meinModell, data =meine Daten) "automatisch" ausführt.
Ich bin noch nicht dahinter gekommen, warum Fälle ausgeschlossen werden, und ich kann auch nicht sehen, welche das sind. Meine Vermutung: es sind die mit missing data und ich möchte jetzt versuchen den Befehl summary(fit, fit.measures = TRUE, modindices = TRUE) so zu ändern, dass er die missing data mit dem Variablen-Mittelwert ersetzt und rechnet.
R gibt auf den o.g. Befehl "Estimate"- Werte aus, also Schätzwerte, das sind aber nicht die Faktorladungen (die ich aber brauche). Ich habe diese jetzt über eine "normale" Faktorenanalyse berechnet. Aber es wäre doch sinnvoll, wenn diese auch schon gleich auf den Befehl fit <- cfa(meinModell, data =meine Daten) ausgegeben würden. Und R rechnet mir auf diesen Befehl hin auch nicht die nötigen Interkorrelationen zwischen den Faktoren.....
Ich schreibe das hier auch als eine Art Dokumentation auf. Vielleicht beschäftigt sich jemand anderes auch mit diesen Fragen?
Re: CFA
Hallo Vulcano,
R ist üblicherweise sparsam mit der Ausgabe auf das Terminal. sollte gar nichts anzeigen (außer Statusmeldungen von der Funktion cfa()), da das Ergebnisobjekt in fit gespeichert wird.
sollte auch recht sparsam bei der Ausgabe sein (identich mit print(fit)). Die meisten Infos sollte es geben bei
Eventuell kann man den Output noch erweitern (hierzu den Hilfetext der Funktion lesen).
Für das Ergebnisobjekt von cfa() gibt es spezielle Extraktionsfunktionen http://lavaan.ugent.be/tutorial/inspect.html
Gruß, Jörg
R ist üblicherweise sparsam mit der Ausgabe auf das Terminal.
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fit <- cfa(meinModell, data =meine Daten)
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fit
Code: Alles auswählen
summary(fit)
Für das Ergebnisobjekt von cfa() gibt es spezielle Extraktionsfunktionen http://lavaan.ugent.be/tutorial/inspect.html
Gruß, Jörg