Проблемы с plspm; Ошибка в check_path (path_matrix): 'path_matrix' должна быть матрицей младшего три angular - PullRequest
Новая
       84

Проблемы с plspm; Ошибка в check_path (path_matrix): 'path_matrix' должна быть матрицей младшего три angular

0 голосов
/ 20 июня 2020

Я пытаюсь сделать эту модель (см. Рис. 1) с помощью plspm: devtools :: install_github ("gastonstat / plspm")

Рис. 1 Модель

Я создаю модель как на рис. 2:

Рис. 2. Модель в R-Studio

Когда я запускаю строку : trust_pls = plspm (данные, доверительный_путь, доверительные_блоки, режимы = доверительные_моды).

Покажите мне эту ошибку: «Ошибка в check_path (path_matrix): 'path_matrix' должна быть матрицей с нижним треугольником angular»

Не вижу проблем в нижней три angular матрице (см. Рис. 2), но сейчас не уверен

Спасибо за вашу помощь.

оставил свой script: 

# Model

                    # 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11
Riesgo       =     c (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)
Seguridad    =     c (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)
Privacidad   =     c (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0) 
Reputación   =     c (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)
Utilidad     =     c (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)
Calidad      =     c (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)
Confianza    =     c (1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0)
Satisfacción =     c (0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0)
Actitud      =     c (0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0)
Intencion    =     c (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0)
Lealtad      =     c (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0)

# path matrix created by row binding
confidence_path = rbind(Riesgo, Seguridad, Privacidad, Reputación, Utilidad, Calidad, Satisfacción, Actitud, Lealtad, Confianza, Intencion)
# add column names (optional)
colnames(confidence_path) = rownames(confidence_path)
# let's see it
confidence_path
# plot the path matrix
innerplot(confidence_path)        
# define list of indicators: what variables are associated with
# what latent variables
confidence_blocks = list(1:6, 7:11, 12:16, 17:20, 21:25, 26:40, 41:45, 46:47, 48:50, 51:53, 54:60)  
# all latent variables are measured in a reflective way
confidence_modes = rep("A", 11) 
#modificar los simbolos 

# run plspm analysis
confidence_pls = plspm(data, confidence_path, confidence_blocks, modes = confidence_modes)
# summarized results
summary(confidence_pls)
plot(confidence_pls)
# plotting loadings of the outer model
plot(confidence_pls, what = "loadings", arr.width = 0.1) 
#Cronbach's alpha
confidence_pls$unidim[, 3, drop = FALSE]
# dillon-goldstein rho
confidence_pls$unidim[, 4, drop = FALSE]
# inner model summary
confidence_pls$inner_summary
# unidimensionality
confidence_pls$unidim
#Cargas y comunalidades (esto solo se mide en el modelo exterior)
confidence_pls$outer_model
# cross-loadings
confidence_pls$crossloadings

зная, что эта матрица должна читаться через «столбцы, которые влияют на строки». Число один в ячейке i, j (i-я строка и j-й столбец) означает, что столбец j влияет на строку i. Массив означает, что скрытая переменная не может влиять на себя. Что я должен принять во внимание, чтобы показать влияние переменных (рис. 1) и по-прежнему иметь нижнюю три angular матрицу?

...