Analiza modelowania równań strukturalnych w pakiecie lavaan

Analiza modelowania równań strukturalnych w pakiecie lavaan

Czym jest pakiet lavaan w systemie R?

Modelowanie równań strukturalnych w pakiecie lavaan jest super, a sam lavaan niesamowicie rozpowszechnionym pakietem do analizy modeli zmiennych latentnych. Skrót lavaan odnosi się właśnie do terminu  „latent variables analysis” i jest pakietem bibliotek statystycznych do analizy modelowania równań strukturalnych i modeli czynnikowych w oparciu o badanie zbieżności między teoretyczną macierzą wariancji-kowariancji a tą samą macierzą wynikającą z zebranych danych. Ta metoda modelowania, pomimo swoich superlatyw ma też swoje ograniczenia i wady. Statystyczne i teoretyczne, ale o nich można przeczytaj obszetniej tutaj -> (Tarka, 2017).  Poza tym analiza modelowania równań strukturalnych w pakiecie lavaan, a także w innych programach (Lisrel, Amos, Mplus) stoi w opozycji do modelowania metodą cząstkowych najmniejszych kwadratów (partial least squares [PLS]) zorientowanią predykcyjnie, a nie konfirmacyjnie (Garson, 2016; Vinzi et al., 2010). Metoda PLS też doczekała się swojej implementacji w R w pakiecie ‘plspm’ (Sanchez, 2013). To też jest bardzo fajny pakiet zawierający dużo sposobów wizualizacji danych, szczególnie wyników modelu pomiarowego i strukturalnego.

Analiza modelowania równań strukturalnych w pakiecie lavaan czym jest lavaan?

Możliwości statystycznego analizowania danych w pakiecie lavaan

Niemniej, wracając do analizy modelowania równań strukturalnych w pakiecie lavaan, to pakiet ten daje nam niesamowite możliwości analizy modeli teoretycznych w różnych układach metodologicznych, a także za pomocą różnych form estymacji wyników. Dzięki specyficznemu syntaksowi w pakiecie lavaan możemy wykonać analizy dotyczące:

  1. Analizy konfirmacyjnych modeli czynnikowych
  2. Analizy modeli strukturalnych
  3. Analizy zmiennych kategorialnych
  4. Analizy wielogrupowe (testowanie modelu w różnych grupach badawczych)
  5. Analizy wzrostu zmiennej latentnej (np. wynikającej z czasu lub rozwoju). W tym przypadku możemy ustalić losowe intercepty (losowe efekty średnich) i losowe slopy (losowe nachylenia regresji)
  6. Analizy na podstawie samej macierzy wariancji kowariancji
  7. Analizy efektów mediacji
  8. Analizy indeksów modyfikacji (kalibracja dopasowania danych do modelu)
  9. Analizę wielopoziomowego modelowania równań strukturalnych w przypadku danych klastrowanych (pakiet lavaan pozwala też na ustawienie efektów losowych interceptów). Niemniej dane muszą być ciągłe, a także kompletne).

Najciekawsze w pakiecie lavaan są różne metody estymacji modeli, szczególnie tych odpornościowych np. MLMVS metoda największej wiarygodności z odpornymi błędami standardowymi, a także skorygowanymi średnimi i wariancjami.

Pakiet lavaan jest dobrym rozwiązaniem dla początkujących

Pakiet lavaan jest o tyle lepszy od innych pakietów i bibliotek w R, że nie wymaga raczej eksperckiej wiedzy na temat R. Pakiet lavaan został zaprojektowany by był łatwy w użyciu dla osób, które nie używają eRa na co dzień.

Ponizej wstawiam moim zdaniem fajny tutorial jak zrobić ekstra wykresy ścieżkowe w lavaanie i korespondującym pakiecie ‚semPlot’. Więcej o wizualizacji modeli strukturalnych i konfrmacyjnych analiz czynnikowych znajdziesz w gihubie autora tutaj KLIK

Bibliografia

Garson, G. D. (2016). Partial Least Squares: Regression & Structural Equation Models. In G. David Garson and Statistical Associates Publishing. Statistical Associates Publishing.

Sanchez, G. (2013). PLS Path Modeling with R. R Package Notes, 235. https://doi.org/citeulike-article-id:13341888

Tarka, P. (2017). An overview of structural equation modeling: its beginnings, historical development, usefulness and controversies in the social sciences. Quality and Quantity, 52(1), 313–354. https://doi.org/10.1007/s11135-017-0469-8

Vinzi, V. E., Trinchera, L., & Amato, S. (2010). Handbook of Partial Least Squares (V. E. Vinzi, L. Trinchera, & S. Amato (eds.)). Springer. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/978-3-540-32827-8