我想用我的序數數據計算R（lavaan）中的驗證性因子分析（CFA）。我正在分析一個包含16個項目（Likert-Scale）的問卷。我假設一個4因素模型最適合我的數據。爲了計算CFA，我搜索了信息，並在論文（https://www.researchgate.net/publication/7489589_Comparison_of_alternative_estimation_methods_in_confirmatory_factor_analyses_of_the_General_Health_Questionnaire）和其他帖子中找到了一些有用的建議。R（lavaan）中的CFA與序數據 - 包括多重相關性？
結論/建議是使用DWLS估計和多邊形相關。我設法用R中的DWLS計算CFA（帶lavaan包）。我發現在Mplus中，DWLS估計（或WLSMV是相同的）自動使用多重相關（http://web.pdx.edu/~newsomj/semclass/ho_estimate.pdf），（不幸的是，我從未使用過Mplus並希望與R一起工作），所以我想知道在lavaan中它是否相同而且我甚至不必爲多邊相關實現一個命令。
到目前爲止我計算的CFA這樣的：
予指定的模型（model.4）配有4個因子（AV，AW，AB，AA），（每個係數有4項）
model.4='
AV =~ AVf1_+AVf2+AVf3+AVf4
AW =~ AWf1+AW2+AWf3+AWf4
AB =~ ABf1+ABf2+ABf3+ABf4
AA =~ AAf1+AAf2+AAf3+AAf4'
然後我用了，因爲我的訂購數據，這是在lavaan包
model.ord = cfa(model.4,data=Data,ordered=c(
"AVf1","AVf2","AVf3","AVf4",
"AWf1","AWf2","AWf3","AWf4",
"ABf1","ABf2","ABf3","ABf4",
"AAf1","AAf2","AAf3","AAf4"))
這很適合推薦的「有序」的功能。我得到了所有相關擬合指數（CFI，RMSEA等）的輸出。現在我的問題是，如果這自動基於Mplus中的多邊形相關性？如果不是 - 我如何添加一個命令來使用多邊形關聯？ lavaan包中有一些關於polychoric相關性（lavCor）的信息，但我不知道它是否對我的問題有用，但不幸我不知道如何使用它。
我想是這樣的：
model.ord1 <- lavCor(cfa(model.4,data=Data,ordered=c(
"AVf1","AVf2","AVf3","AVf4",
"AWf1","AWf2","AWf3","AWf4",
"ABf1","ABf2","ABf3","ABf4",
"AAf1","AAf2","AAf3","AAf4"))
））
但> summary(model.ord1, fit=T)沒有工作。我沒有收到任何結果。
總結：我的CFA自動基於多邊形相關性嗎？如果不是，我該如何改變我的函數來實現多邊形關聯？