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

Pfadanalyse mit R / lavaan 5: Mediation