Pfadanalyse mit R lavaan
9. Pfadanalyse mit binären (oder ordinalen) endogenen Variablen

Arndt Regorz, Dipl. Kfm. & MSc. Psychologie, 20.09.2022

Dieses ist eine Begleitseite zum Video-Tutorial über die Schätzung eines Pfadmodells mit binären oder ordinalen endogenen Variablen.

(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:

# Daten laden
pfad_binaer <- read.table(file.choose(), header = TRUE, sep =",", dec =".")
head(pfad_binaer)

library(lavaan)

# Erste Modellschätzung

mein_modell <- '
# Gerichtete Effekte
MED ~ IV1 + IV2
DV1b ~ MED
DV2b ~ MED
'

model_fit <- sem(data = pfad_binaer, model = mein_modell,
ordered = c("DV1b","DV2b"))

summary(model_fit, fit.measures = TRUE)

mi <- modindices(model_fit)
mi[mi$mi > 10,]

# Modell-Respezifikation

mein_modell2 <- '
MED ~ IV1 + IV2
DV1b ~ MED + IV1
DV2b ~ MED
'

model_fit2 <- sem(data = pfad_binaer, model = mein_modell2,
ordered = c("DV1b","DV2b"))

summary(model_fit2, fit.measures = TRUE)

mi <- modindices(model_fit2)
mi[mi$mi > 10,]

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