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コース

Rで学ぶlavaanによる構造方程式モデリング

上級スキルレベル

更新日 2022/07

尺度や質問票の構造を確認するための測定モデルの作成と評価方法を学びます。

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RProbability & Statistics

4時間

14 ビデオ

45 演習

3,750 XP

10,085

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コース説明

データを扱うとき、将来を予測するモデルを作るだけでなく、データ同士のつながりや構造をより深く理解したくなります。本コースでは、R言語のlavaanパッケージを用いて、構造方程式モデリング（SEM）でデータの連関を探ります。SEMでは、潜在変数と観測変数の考え方、測定モデルの作成、測定モデルの精度評価、不適合なモデルの改善方法を学びます。コースでは、Holzinger and Swineford (1939) や Bollen (1989) などの古典的なSEMデータセットを扱います。さらに、Wechsler Adult Intelligence Scaleを用いた多因子モデルのケーススタディにも取り組みます。本コース修了後は、データの構造を深く掘り下げ、全体像をより明確に把握できるようになります。

前提条件

Intermediate Regression in R

1

One-Factor Models

In this chapter, you will dive into creating your first structural equation model with lavaan. You will learn important terminology, how to build, and run models. You will create a one-factor model of mental test abilities using the classic Holzinger and Swineford (1939) dataset.

Model Specification

Build Text Speed Model

Build Political Democracy Model

Model Analysis

Analyze Text Speed Model

Summarize Political Democracy

Model Assessment

Examine Standardized Loadings

Explore Fit Indices

Examine Political Democracy

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2

Multi-Factor Models

In this chapter, you will expand your skills in lavaan to creating multi-factor models. We will improve the one-factor models from the last chapter by creating multiple latent variables in the classic Holzinger and Swineford (1939) dataset.

Multifactor Specification

Create a Zero df Model

Fix the Zero df Model

Build a Multi-Factor Model

Summarize the Multi-Factor Model

Model Structure

Three-Factor Model with Zero Correlation

Create a Direct Path

Modification Indices

Check Model Variance

Examine Modification Indices

Model Comparison

Compare Two Models

Select Specific Fit Indices

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3

Troubleshooting Model Errors and Diagrams

Structural equation models do not always run smoothly, and in this chapter, you will learn how to troubleshoot Heywood cases which are common errors. You will also learn how to diagram your model in R using the semPlot library.

Heywood Cases on the Latent Variable

Analyze a Latent Heywood Case

Fix the Latent Heywood Model

Heywood Cases on the Manifest Variables

Analyze a Manifest Heywood Case

Fix the Manifest Heywood Model

Create Diagrams with semPaths()

Basic SEM Diagram

Edit the Layout

Edit the Labels

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4

Full Example and an Extension

This chapter examines the WAIS-III IQ Scale and its structural properties. You will use your skills from the first three chapters to create various models of the WAIS-III, troubleshoot errors in those models, and create diagrams of the final model.

Model the WAIS-III IQ Scale

Create a Four-Factor Model

Update the Model

Diagram the Final Model

Update the WAIS-III Model

Add Paths to Improve Fit

Compare Models

A Hierarchical Model of IQ

Create a Hierarchical Model

Diagram the Hierarchical Model

Course Wrap Up

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Rで学ぶlavaanによる構造方程式モデリング

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