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AFC con Lavaan

AFC con Lavaan

by David Sánchez Oliva -
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Hola, 

he realizado un AFC mediante Lavaan a través del siguiente comando:

modelo4 <- 'Intrinseca =~ M1 + M6 + M11 + M16
Identificada =~ M2 + M7 + M12 + M17
Introyectada =~ M3 + M8 + M13 + M18
Externa =~ M4 + M9 + M14 + M19
Desmotivacion =~ M5 + M10 + M15 + M20
Autonoma =~ Intrinseca + Identificada
Controlada =~ Introyectada + Externa'
fit <- cfa(modelo4, data = datos)
summary(fit, fit.measures = TRUE, standardized=TRUE)

El resultado se muestra en la siguiente figura:

Como se puede apreciar, en dos casos, el peso de regresión es superior a 1, y como conscuencia, tienen una varianza negativa.

¿Cuál puede ser error? y en todo caso, ¿Cómo se podría solventar?

Muchas gracias.

In reply to David Sánchez Oliva

Re: AFC con Lavaan

by Arquimedes Chacón -
Saludos!
En mi caso ocurrió igual! en un modelo de segundo orden obtuve datos atípicos en las relaciones entre latentes y la latente superior. Es lo que llaman "casos Heywood", según lo que he investigado acontece con frecuencia en modelos complejos. Con el software LISREL parece ser mas común. La literatura que he leído refiere a tres tipos de causa. El muestreo (tamaño de n), Ajuste pobre o falta de especificación del modelo y la poca cantidad de variables observables para la cantidad de latentes que se esperan en el modelo. Las soluciones van, entonces, desde la valoración de la n hasta la re-especificación del modelo.
Tambien depende del metodo de estimacion, por defecto lavaan usa ML pero hay otras opciones en caso de las variables observadas sean categóricas, en todo caso es importante cual método usaste. En mi caso use ULSM que proporciona datos mas robustos y me sirvió, aunque aún no resuelvo los casos Heywood (uno solo tuve). Si te enteras de algo sobre casos Heywood en R .. compartimos!!
Muchos saludos