CFA

Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Kontingenzanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, MDS, ....

Moderator: EDi

Antworten
Vulcano

CFA

Beitrag von Vulcano »

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!
jogo
Beiträge: 2085
Registriert: Fr Okt 07, 2016 8:25 am

Re: CFA

Beitrag von jogo »

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
Vulcano

Re: CFA

Beitrag von Vulcano »

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?
jogo
Beiträge: 2085
Registriert: Fr Okt 07, 2016 8:25 am

Re: CFA

Beitrag von jogo »

Hallo Vulcano,

R ist üblicherweise sparsam mit der Ausgabe auf das Terminal.

Code: Alles auswählen

fit <- cfa(meinModell, data =meine Daten)
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

Code: Alles auswählen

summary(fit)
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
Vulcano

Re: CFA

Beitrag von Vulcano »

Vielen Dank, ich probiere das aus.

Im Buch: Nicola Döring, 2015, Forschungsmethoden und Evaluation; Springer Verlag
ist übrigens die CFA sehr gut mit R-Beispielen dokumentiert.
Antworten