Tidy 總結了有關模型組件的信息。模型組件可能是回歸中的單個項、單個假設、聚類或類。 tidy 所認為的模型組件的確切含義因模型而異,但通常是不言而喻的。如果模型具有多種不同類型的組件,您將需要指定要返回哪些組件。
參數
- x
-
lavaan
對象,例如從lavaan::cfa()
和lavaan::sem()
返回的對象。 - conf.int
-
邏輯指示是否在整理的輸出中包含置信區間。默認為
FALSE
。 - conf.level
-
用於置信區間的置信水平(如果
conf.int = TRUE
)。必須嚴格大於 0 且小於 1。默認為 0.95,對應於 95% 的置信區間。 - ...
-
傳遞給
lavaan::parameterEstimates()
的其他參數。注意:錯誤指定的參數可能會被默默地忽略。
值
tibble::tibble()
,每個估計參數和列占一行:
- term
-
粘貼的結果(lhs, op, rhs)
- op
-
模型語法中的運算符(例如,
~~
表示協方差,~
表示回歸參數) - group
-
lavaan 模型中的組(如果指定)
- estimate
-
參數估計(可以標準化)
- std.error
- statistic
- p.value
- conf.low
- conf.high
- std.lv
-
僅基於(連續)潛在變量的方差的標準化估計
- std.all
-
基於(連續)觀察變量和潛在變量的方差的標準化估計。
- std.nox
-
基於(連續)觀察變量和潛在變量的方差的標準化估計,但不基於外生協變量的方差。
也可以看看
tidy()
, lavaan::cfa()
, lavaan::sem()
, lavaan::parameterEstimates()
其他熔岩整理者:glance.lavaan()
例子
# load libraries for models and data
library(lavaan)
cfa.fit <- cfa("F =~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9",
data = HolzingerSwineford1939, group = "school"
)
tidy(cfa.fit)
#> # A tibble: 58 × 11
#> term op block group estimate std.error statistic p.value std.lv
#> <chr> <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 F =~ x1 =~ 1 1 1 0 NA NA 0.567
#> 2 F =~ x2 =~ 1 1 0.333 0.190 1.76 7.89e-2 0.189
#> 3 F =~ x3 =~ 1 1 0.400 0.182 2.20 2.80e-2 0.227
#> 4 F =~ x4 =~ 1 1 1.66 0.280 5.92 3.28e-9 0.941
#> 5 F =~ x5 =~ 1 1 1.92 0.323 5.95 2.60e-9 1.09
#> 6 F =~ x6 =~ 1 1 1.48 0.247 5.98 2.23e-9 0.837
#> 7 F =~ x7 =~ 1 1 0.453 0.173 2.61 8.96e-3 0.257
#> 8 F =~ x8 =~ 1 1 0.376 0.155 2.43 1.51e-2 0.213
#> 9 F =~ x9 =~ 1 1 0.422 0.159 2.66 7.80e-3 0.240
#> 10 x1 ~~ x1 ~~ 1 1 1.07 0.127 8.47 0 1.07
#> # ℹ 48 more rows
#> # ℹ 2 more variables: std.all <dbl>, std.nox <dbl>
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注:本文由純淨天空篩選整理自等大神的英文原創作品 Tidy a(n) lavaan object。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。