多组 SEM 约束 lavaan 中的回归系数答案

【问题标题】：Multigroup SEM constraining regression coefficients in lavaan多组 SEM 约束 lavaan 中的回归系数
【发布时间】：2018-06-19 02:03:19
【问题描述】：

我正在尝试比较两组儿童，并使用 SEM 和 R 中的 lavaan 包测试执行功能 (EF) 是否是推理 (CR) 的重要预测因子（我还包括其他协变量）。

我是否正确地与此代码进行了比较？
如何解释冗长的输出？
比较组间回归系数是否显着不同的唯一方法是比较两个模型，无论是否限制回归相等？

尝试 1：

mod1= ' 
CR =~ v1 +  v2
EF =~ ef1 + ef2 + ef3 + ef4 + ef5
CR ~  c(a1, a2)*v3 + c(b1,b2)*v4 + c(c1,c2)*v5 + c(d1, d2)*EF  
diff.a1a2 := a1 - a2 
diff.b1b2 := b1 - b2 
diff.c1c2 := c1 - c2 
diff.d1d2 := d1 - d2 '
fitnew<- sem(mod1, data=datamicescaled, 
             std.lv =T, group = "age.group",estimator = "MLR", missing = "fiml")
summary(fitnew, fit.measures=TRUE, standardized=TRUE)

输出 1：

Defined Parameters:
                   Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
    diff.a1a2        -0.049    0.509   -0.095    0.924   -0.063   -0.170
    diff.b1b2         0.948    4.497    0.211    0.833    0.020    0.026
    diff.c1c2         1.023    2.425    0.422    0.673    0.250    0.293
    diff.d1d2         0.945    4.823    0.196    0.845    0.070    0.070

尝试 2：

mod2= ' 
CR =~ v1 +  v2 + v3
EF =~ ef1 + ef2 + ef3 + ef4 + ef5
CR ~  v4 + v5 + v6 + EF  '

fit2<- sem(mod2, data=datamicescaled, 
             std.lv =T, group = "age.group",estimator = "MLR", missing = "fiml", group.equal = c"regressions)
summary(fit2, fit.measures=TRUE, standardized=TRUE)

提前感谢您的帮助。我整天都在自言自语，我非常感谢任何意见！

【问题讨论】：

标签： r regression structural-equation-model

【解决方案1】：

我不确定我是否完全理解您的问题。尽管如此，这是我的回答（希望对您有所帮助）：

如果要比较组，则必须对不变性进行分析，逐步限制模型，并且只有当您将约束系数限制为跨组相等时，才探测模型变得更糟，那么您可以移动估计每个组的系数。

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【讨论】：