СЭМ с использованием лавы: модель с участием скрытых переменных внутри скрытых переменных - PullRequest
0 голосов
/ 14 июня 2019

Я пытался запустить SEM с двумя слоями скрытых переменных, используя lavaan.Я обнаружил, что когда я удаляю скрытые переменные, которые содержат скрытые переменные, так что модель содержит только один слой скрытых переменных, модель работает успешно.Но когда я запускаю модель, которая мне действительно нужна (т.е. содержит несколько скрытых переменных, которые сами содержат скрытые переменные), я получаю сообщение об ошибке:

lavaan ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: оптимизатор предупреждает, что решение НЕ былонайдено!

 # Here's the model I am aiming for:
model <- '
  # measurement model
latentvar1 =~ obsvar1 + obsvar2 + obsvar3 + obsvar4
latentvar2 =~ obsvar5 + obsvar6 + obsvar7 + obsvar8 + obsvar9 + obsvar10
latentvar3 =~ obsvar11 + obsvar12 + obsvar13 + obsvar14 + obsvar15 + obsvar16 + obsvar17 + obsvar18 + obsvar19
latentvar4 =~ obsvar20 + obsvar21 + obsvar22 +obsvar23
latentvarA =~ latentvar1 + latentvar2 + latentvar3 + latentvar4 
latentvar5=~ obsvar24 + obsvar25 + obsvar26 + obsvar27 + obsvar28 + obsvar29 + obsvar30 + obsvar31 + obsvar32 + obsvar33 + obsvar34 + obsvar35
latentvar6 =~ obsvar36 + obsvar37 + obsvar38 + 39 + obsvar40 + obsvar41
latentvarB =~ latentvar5 + latentvar6 
latentvar7 =~ obsvar42 + obsvar43 + obsvar44
latentvar8 =~ obsvar45 + obsvar46 + obsvar47
latentvar9 =~ obsvar48 + obsvar49 + obsvar50
latentvar10 =~ obsvar51 + obsvar52
latentvar11 =~ obsvar53 + obsvar54
latentvar12 =~ obsvar55 + obsvar56
latentvarC =~ latentvar7 + latentvar8 + latentvar9 + latentvar10 + latentvar11 + latentvar12 
latentvarD=~ obsvar57 + obsvar58 + obsvar59 + obsvar60 + obsvar61 + obsvar62 + obsvar63 + obsvar64
latentvarE=~ obsvar65 + obsvar66 + obsvar67 + obsvar68
latentvarF=~ obsvar69 + obsvar70 + obsvar71 + obsvar72
# regressions
latentvarB~ latentvarA
latentvarC ~ latentvarA
latentvarD ~ latentvarA
latentvarE ~ latentvarA
latentvarF ~ latentvarA
'
fit <- sem(model, data=data)
summaryfit, fit.measures=TRUE, standardized=TRUE)

Должно быть что-то очевидное, чего мне не хватает, потому что я не могу быть первым, кто запустит SEM-анализ с более чем одним слоем скрытых переменных.Что мне здесь не хватает?

...