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ラヴァンの因子スコアを予測する方法
でCFAを実行するLavaan場合、元のデータで負の分散などのエラーが発生したため、共分散行列を入力として使用する必要がありました。 通常、predict()関数を使用して因子スコアを予測しますが、lavPredict関数は同じですが、共分散行列を使用しているため、これを直接実行することはできません。 CFAからの情報を使用して、それと同じ方法で因子スコアを計算する方法Lavaanはありますか？このpredict()関数は回帰の方法を使用して因子スコアを計算すると思います。 これは、生データを入力として使用して因子スコアを生成するサンプルコードです。この方法を使用すると、差異の1つでエラーが発生します。 library(lavaan) model1 = ' Latent1 =~ X1 + X2 Latent2 =~ X3 + X4 + X5 Latent3 =~ X6 + X7 ' model1.fit = cfa(model1, data=mydata) #fit Lavaan model predict(model1.fit) #Predict factor scores (method of regression) これは、入力として共分散行列を使用して因子スコアを生成するコードです。ここにはエラーメッセージはありませんが、それらをリンクするデータがないため、因子スコアを生成できません。 cov = cor2cov(cor,std) #(using cor2cov function to create covariance …