誤差在r SEM功能：在因素的不同

我想在R於我的數據使用的功能SEM（與包lavaan）：誤差在r SEM功能：在因素的不同

Model1<- 'Transfer~Amotivation+Gender+Age 
Amotivation~Gender+Age 

transfer are 4 questions with a 5 point likert scale 
Amotivation: 4 questions with a 5 pint likert scale 
Gender: 0 (=male) and 1 (=female) 
Age: just the different ages

，我得到了一個錯誤：

in getDataFull (data= data, group = group, grow.label = group.label,: 
lavaan WARNING: some observed variances are (at least) a factor 100 times larger than others; please rescale

有人熟悉這個錯誤嗎？它會影響我的結果嗎？我需要改變什麼嗎？我真的不知道這個錯誤是什麼意思。

來源

2013-04-25 Steffi Maes

我對這個方法並不熟悉，但是從錯誤消息中可以看出類似於對數轉換的情況。 – Roland 2013-04-25 12:56:55

嗨。請閱讀如何發佈有用問題的信息。我們需要知道您正在使用的代碼 - 您的數據的包裝，功能和可再現的小樣本。 – 2013-04-25 13:12:11

對不起，我希望這樣更有用。我在沒有互聯網連接的另一臺電腦上使用R，所以我無法複製/粘貼任何東西。 – 2013-04-25 13:29:38

您的比例不相等。你的性別變量被限制爲0或1.激動約束在1和5之間，但年齡更不受約束。我創建了一些性別，年齡和amotivation的示例數據。您可以看到，年齡變量的方差比性別方差高4,000倍，比樣本amotivation數據高大約500倍。

gender <- c(0,1,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,1) 
age <- c(18,42,87,12,24,26,98,84,23,12,95,44,54,23,10,16) 
set.seed(42) 
amotivation <- rnorm(16, 3, 1.5) 
var(gender)  # 0.25 variance 
var(age)   # 1017.27 variance 
var(amotivation) # 2.21 variance

我不知道的不等方差如何影響你的結果，或者如果你需要做的任何事情。爲了讓你的年齡變量更加緊密地與amotivation等級相匹配，你可以轉換數據，使得它也是5分制。

newage <- age/max(age)*5 
var(newage) # 2.65 variance

您可以嘗試以兩種方式運行分析（使用您的原始數據和轉換後的數據）並查看是否有差異。

來源

2013-05-14 20:17:00 Jim

誤差在r SEM功能：在因素的不同

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