Pfadanalyse mit R lavaan
6. Cross-lagged panel design (Längsschnitt)
Arndt Regorz, Dipl. Kfm. & MSc. Psychologie, 01.03.2022
Dieses ist eine Begleitseite zum Video-Tutorial über Cross-lagged-panel Designs (Längsschnittanalyse) in Pfadmodellen mit R lavaan.
(Hinweis: Mit Anklicken des Videos wird ein Angebot des Anbieters YouTube genutzt.)
R-Code aus dem Video-Tutorial
Hier ist der gesamte Code aus dem Video-Tutorial:
library(lavaan)
meine_daten <- read.csv("simulationsdaten_clp.csv", header = TRUE)
head(meine_daten)
# Cross-Lagged-Panel-Modell
mein_modell <- '
# Gerichtete Pfade
Var1_t2 ~ AR11 * Var1_t1 + CL21 * Var2_t1
Var2_t2 ~ AR22 * Var2_t1 + CL12 * Var1_t1
# Kovarianzen
Var1_t2 ~~ Var2_t2
'
model_fit <- sem(data = meine_daten, model = mein_modell)
summary(model_fit, fit.measures = TRUE)
# Visualisierung mit tidySEM
library(tidySEM)
pfad_layout <- get_layout("Var1_t1", "Var1_t2",
"Var2_t1", "Var2_t2",
rows = 2)
graph_sem(model = model_fit, layout = pfad_layout)
# Signifikanztest auf Unterschied der beiden Cross-Lagged-Pfade
# Schätzung des Modells mit Gleichheitsrestriktion beider CL-Pfade
mein_modell2 <- '
# Gerichtete Pfade
Var1_t2 ~ AR11 * Var1_t1 + CL21 * Var2_t1
Var2_t2 ~ AR22 * Var2_t1 + CL12 * Var1_t1
# Kovarianzen
Var1_t2 ~~ Var2_t2
# Gleichheitsrestriktion Cross-Lagged-Pfade
CL21 == CL12
'
model_fit2 <- sem(data = meine_daten, model = mein_modell2)
summary(model_fit2)
# Signifikanztest auf Unterschied von beschränktem und unbeschränktem Modell
lavTestLRT(model_fit, model_fit2)
Weitere Tutorials zur Pfadanalyse mit lavaan:
Pfadanalyse mit R / lavaan 1: Einführung
Pfadanalyse mit R / lavaan 2: Vergleich von zwei Pfaden
Pfadanalyse mit R / lavaan 3: Voraussetzungen und robuste Verfahren
Pfadanalyse mit R / lavaan 4: Moderation