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r - 交叉验证结构方程建模

问题描述

不知道为什么很难找到有关此主题的信息。

我想简历我的 SEM 模型。N = 360。我已经将 70% 的数据提取到训练集中并构建了模型，首先是在理论上，然后使用修改索引。我还有一个测试数据框，其中有观察值（为了幸福），但我想使用模型来预测值。lavPredict 似乎只用于预测潜在变量的值。也许我遗漏了一些东西，但似乎不像 lmer 或基本线性回归那样简单。是否只使用测试数据集中的模型拟合指数？似乎应该能够比较 SEM 中的观察值和预测值。

我在这里包含了一些数据：https ://drive.google.com/file/d/1AX50DFNik30Qsyiyp6XnPMETNfVXK83r/view?usp=sharing

这是我通过训练数据集获得的最终模型。当我去测试它时，我得到了这个

    Error in lavPredict(fit.latent.8, newdata = test) : 
    inherits(object, "lavaan") is not TRUE

非常感谢！

fit.latent.8 <- '#factor loadings; measurement model portion
pl =~ exercisescore + mindfulnessscore + promistscore
sl =~ family_support + friendshipcount + friendshipnet + sense_of_community
trauma =~ neglectscore + abusescore + exposure + family_support + age + sesscore

#regressions: structural model
  wellbeing ~ age + gender + ethnicity + sesscore + resiliencescore + pl + emotionalsupportscore + trauma
  resiliencescore ~ age + sesscore + emotionalsupportscore + pl
  emotionalsupportscore ~ sl + gender
  
#Covariances
friendshipnet~~age
friendshipnet ~~ abusescore
'

train.1 <- sem(fit.latent.8, data = train, meanstructure = TRUE, std.lv = TRUE)
summary(train.1, fit.measures = TRUE,standardized = TRUE, rsquare = TRUE, estimates = FALSE)
modindices(train.1, sort. = TRUE, minimum.value = 10)

test.1 <- sem(fit.latent.8, data = test, meanstructure = TRUE, std.lv = TRUE)
summary(test.1, fit.measures = TRUE,standardized = TRUE, rsquare = TRUE, estimates = FALSE)

标签： rcross-validationstructural-equation-model

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