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私は 3 つの時点 (T1、T2、T3) にわたる 2 つの変数間の双方向の関連性を調査しており、R のlavaanパッケージを使用してクロスラグ パネル モデルを実行することを検討しています。従属変数 (DV) の 1 つは連続変数で、もう 1 つは二分変数です。そして、理想的には、いくつかの共変量 (二分変数、2 つ以上のレベルを持つカテゴリ変数) のモデルを調整したいと考えています。すべての変数が観測されます (潜在変数はありません)。下の図は、大まかに私がフィッティングに興味を持っているものです。

私の質問は -lavaanパネル モデルで、連続変数、バイナリ変数、および外生名義変数のこの組み合わせを理論的にサポートできるかということです。私の理解では、WLSMV エスティメータが使用されていれば、それを処理できるはずです。

PLS-SEM モデルを作成しようとしていますが、semPLS パッケージの R で plsm() 関数を使用しています。ただし、最初は次のようなエラーが表示されました。

私はそれを理解しましたが、私の入力を調べた後、単一因子構成 (直接測定された変数) を追加する測定モデル マトリックスでさえ、次のようになりました。

どのように進めたらよいのか途方に暮れています。ある問題を「修正」すると、別の問題が直接発生するようです。パッケージの標準的なmobiの例以外に、潜在変数と直接測定された変数の両方がある場合にどのように行われるかを確認できる例はありますか?

関数のコードを見つけましたが、今はさらに混乱しています。 https://github.com/cran/semPLS/blob/master/R/plsm.R

df 列に名前を付ける方法と、この問題を回避するための測定モデルを簡単に説明できますか?

rで構造方程式モデル(SEM)のパス図をプロットしようとしています。semPlot::semPaths() を使用してプロットできました。出力は次のようになります。SEM は lavaan パッケージを使用してモデル化されました。

に似たプロットが必要です。推定値と p 値を使用します。誰でも私を助けることができますか？前もって感謝します。