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강의

R에서 lavaan으로 배우는 구조방정식모형

고급기술 수준

업데이트됨 2022. 7.

척도나 설문지의 구조를 확인하기 위한 측정 모형을 생성하고 평가하는 방법을 학습합니다.

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RProbability & Statistics4시간14 동영상45 연습 문제3,750 XP10,026성취 증명서

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강의 설명

데이터를 다루다 보면 미래를 예측하는 모델을 만들고 싶을 때가 많지만, 데이터가 어떻게 서로 연결되고 구조화되어 있는지도 더 깊이 이해하고 싶습니다. 이 강의에서는 R 프로그래밍 언어의 lavaan 패키지를 사용해 구조방정식모형(SEM)으로 데이터의 연결성을 탐구합니다. SEM을 통해 잠재변수와 관측변수를 배우고, 측정모형을 만드는 방법, 측정모형의 정확도를 평가하는 방법, 적합도가 낮은 모형을 개선하는 방법을 익히게 됩니다. 강의 전반에 걸쳐 Holzinger and Swineford (1939), Bollen (1989)와 같은 고전적인 SEM 데이터셋을 다루고, Wechsler 성인용 지능검사(Wechsler Adult Intelligence Scale)를 활용한 다요인 모형 사례 연구도 진행합니다. 이 강의를 마치면 데이터 속으로 더 깊이 들어가 전체가 어떻게 맞물려 있는지 훨씬 풍부하게 이해할 수 있게 됩니다.

선수 조건

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

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

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

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

R에서 lavaan으로 배우는 구조방정식모형

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