Strukturgleichungsmodelle mit R lavaan
4. Faktorwerte (factor scores)

Arndt Regorz, Dipl. Kfm. & MSc. Psychologie, 02.01.2023

Dieses ist eine Begleitseite zum Video-Tutorial über Faktorwerte bei lavaan.

(Hinweis: Mit Anklicken des Videos wird ein Angebot des Anbieters YouTube genutzt.)

R-Code aus dem Video-Tutorial

library(lavaan)
library(tidySEM)

# Fitten des Modells

strukturmodell <- '
# Faktorladungen
Dem60 =~ y1 + y2 + y3 + y4
Dem65 =~ y5 + y6 + y7 + y8
Ind60 =~ x1 + x2 + x3

# Strukturmodell/Regression
Dem60 ~ Ind60
Dem65 ~ Dem60 + Ind60

#Kovarianzen
y1 ~~ y5
y2 ~~ y6
y3 ~~ y7
y4 ~~ y8
'

model_fit1 <- sem(data = PoliticalDemocracy, model = strukturmodell)

summary(model_fit1, fit.measures = TRUE)

pfad_layout <- get_layout("x1", "","", "", "y1",
"x2","Ind60", "","", "y2",
"x3", "", "", "Dem60", "y3",
"", "", "", "", "y4",
"","", "","","y5",
"","", "","Dem65","y6",
"","", "","","y7",
"","", "","","y8",
rows = 8)

graph_sem(model = model_fit1, layout = pfad_layout)

# Extraktion Faktorwerte

# Einfachster Aufruf (Methode: "regression", type: "lv")
faktorwerte_1 <- lavPredict(model_fit1)
head(faktorwerte_1, 20)

# Methode: "Bartlett"
faktorwerte_2 <- lavPredict(model_fit1, method = "Bartlett")
head(faktorwerte_2, 20)

# Implizite Werte für gemessene Variablen
faktorwerte_3 <- lavPredict(model_fit1, type = "ov")
head(faktorwerte_3, 20)

# Ergänzen der Faktorwerte um die (gemessenen) Indikatorvariablen
faktorwerte_4 <- lavPredict(model_fit1, newdata = PoliticalDemocracy,
append.data = TRUE)
head(faktorwerte_4, 20)