問題タブ [structural-equation-model]

私は溶岩と構造方程式モデリング全般に比較的慣れていないため、次の問題について何か助けていただければ幸いです。

Kievit et al (2018) ( https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S187892931730021X )で概説されている基本的なセットアップを使用して、lavaan を使用して R で潜在的な変更モデルをセットアップしようとしています。私は、COVID 前後のうつ病の変化をモデル化し、この変化の予測因子 (社会経済的地位、社会的支援など) を決定しようとしています。

モデルを実行すると、「推定パラメーター (vcov) の分散共分散行列が正定値のように見えません! 最小の固有値 (= -7.520784e-18) がゼロよりも小さい」という警告が表示されます。機種が特定できない症状です。」

トラブルシューティングを試みましたが、潜在的な変更スコアのバイナリ予測子を含めた場合にのみ問題が発生するようです (現在、モデルにはバイナリ (コード化された 0-1) と連続予測子の両方があります)。それ以外の場合、モデルは正常に推定しているように見えます。フォーラムで、誰かが lavaan は積分を計算し、「バイナリ/順序変数には潜在変数の分布に対する数値積分が必要であり、分析的微分には向いていない」と主張しているのを見ました。

私の質問は次のとおりです。バイナリ予測変数を含めることが、識別の問題の原因になる可能性がありますか? もしそうなら、どうすればこれをlavaanで解決できますか？これが役立つ場合は、コードの例も喜んで提供します。どんな助けや考えも本当に感謝しています!

次のような比較的単純なモデレートされたメディエーション モデルがあります (すべて連続変数)。

過去に緩和分析を行ったとき、Interactionsパッケージを使用して Johnson-Neyman プロットを作成し、予測子の傾きが非有意と有意の間で変化する緩和子の値を表示しました。

現在のモデルと同様のものを作成しようとしています。この論文の図 3 は、mod-med モデルでそのようなプロットを作成できることを示唆していますが、どのように作成したかはわかりません。過去のプロットでは、モデレーターとプレディクターを指定して線形モデル (lm) を参照しましたが、今回はそのアプローチが正しいとは思いません...

どんなガイダンスも本当に役に立ちます。

私は R ブックを使用した潜在変数モデリングに取り組んでおり、この図のパス モデルの再現を含む演習を行っています。

これには、次の共分散行列が含まれます。

この dput を使用して、この共分散行列を作成しました。

lavaanこのモデルの適切な構文を再現する際に問題が発生しています。これまでのところ、次のモデルを作成しました。

ただし、このコードを実行すると:

私はこの出力を得る：

私は明らかにmodelセクションに何かが欠けているので、それは何でしょうか? どんな助けでも素晴らしいでしょう。

編集：

Terrance の提案に従ってモデルを変更しました。

sempathsしかし、関数を使用してモデルを印刷すると、次のようになります。

本の図から相互作用モデルを再現していないようです。奇妙なことに、回帰パスは「正しい」ように見えますが、非常に奇妙に見えます。本の写真のようにしたいです。semPaths で行う必要はありません。