library (psych)
dta <- get(data(bfi))
sid <- sample(1:2800,1400) #隨機抽1400存到sid
dta1 <- dta[sid,] #[]中括號用於將資料進行條件篩選
#指令(資料名[row,column])
#這邊column空著(所有column的資料都納入)
dta2 <- dta[-sid,]
dim(dta)
## [1] 2800 28
dim(dta1)
## [1] 1400 28
dim(dta2)
## [1] 1400 28
str(bfi)
## 'data.frame': 2800 obs. of 28 variables:
## $ A1 : int 2 2 5 4 2 6 2 4 4 2 ...
## $ A2 : int 4 4 4 4 3 6 5 3 3 5 ...
## $ A3 : int 3 5 5 6 3 5 5 1 6 6 ...
## $ A4 : int 4 2 4 5 4 6 3 5 3 6 ...
## $ A5 : int 4 5 4 5 5 5 5 1 3 5 ...
## $ C1 : int 2 5 4 4 4 6 5 3 6 6 ...
## $ C2 : int 3 4 5 4 4 6 4 2 6 5 ...
## $ C3 : int 3 4 4 3 5 6 4 4 3 6 ...
## $ C4 : int 4 3 2 5 3 1 2 2 4 2 ...
## $ C5 : int 4 4 5 5 2 3 3 4 5 1 ...
## $ E1 : int 3 1 2 5 2 2 4 3 5 2 ...
## $ E2 : int 3 1 4 3 2 1 3 6 3 2 ...
## $ E3 : int 3 6 4 4 5 6 4 4 NA 4 ...
## $ E4 : int 4 4 4 4 4 5 5 2 4 5 ...
## $ E5 : int 4 3 5 4 5 6 5 1 3 5 ...
## $ N1 : int 3 3 4 2 2 3 1 6 5 5 ...
## $ N2 : int 4 3 5 5 3 5 2 3 5 5 ...
## $ N3 : int 2 3 4 2 4 2 2 2 2 5 ...
## $ N4 : int 2 5 2 4 4 2 1 6 3 2 ...
## $ N5 : int 3 5 3 1 3 3 1 4 3 4 ...
## $ O1 : int 3 4 4 3 3 4 5 3 6 5 ...
## $ O2 : int 6 2 2 3 3 3 2 2 6 1 ...
## $ O3 : int 3 4 5 4 4 5 5 4 6 5 ...
## $ O4 : int 4 3 5 3 3 6 6 5 6 5 ...
## $ O5 : int 3 3 2 5 3 1 1 3 1 2 ...
## $ gender : int 1 2 2 2 1 2 1 1 1 2 ...
## $ education: int NA NA NA NA NA 3 NA 2 1 NA ...
## $ age : int 16 18 17 17 17 21 18 19 19 17 ...
str(dta1)
## 'data.frame': 1400 obs. of 28 variables:
## $ A1 : int 5 1 1 2 4 5 6 2 3 NA ...
## $ A2 : int 4 4 6 3 2 4 2 5 5 3 ...
## $ A3 : int 5 5 6 1 2 5 5 3 6 4 ...
## $ A4 : int 6 4 6 3 3 2 6 2 6 3 ...
## $ A5 : int 4 5 6 1 3 5 6 2 6 3 ...
## $ C1 : int 1 5 5 3 4 6 5 5 4 3 ...
## $ C2 : int 4 6 5 3 3 5 4 3 5 3 ...
## $ C3 : int 6 3 5 3 3 4 6 4 4 3 ...
## $ C4 : int 2 1 1 2 4 1 1 4 4 2 ...
## $ C5 : int 2 3 1 6 5 6 1 4 4 3 ...
## $ E1 : int 3 3 3 6 4 2 3 2 2 3 ...
## $ E2 : int 3 1 2 6 5 5 1 2 2 3 ...
## $ E3 : int 5 6 5 1 2 6 5 4 5 2 ...
## $ E4 : int 4 6 5 1 2 2 6 4 6 6 ...
## $ E5 : int 5 6 4 3 5 6 2 5 5 3 ...
## $ N1 : int 2 3 1 5 5 6 1 2 5 4 ...
## $ N2 : int 2 2 1 4 4 6 1 2 3 3 ...
## $ N3 : int 1 2 2 3 4 6 6 4 3 NA ...
## $ N4 : int 3 2 2 6 5 5 2 2 3 3 ...
## $ N5 : int 2 4 1 4 4 6 6 2 2 2 ...
## $ O1 : int 5 5 5 2 5 6 5 4 4 4 ...
## $ O2 : int 6 4 1 2 2 1 1 2 3 4 ...
## $ O3 : int 4 5 5 1 5 6 6 5 5 2 ...
## $ O4 : int 6 2 5 5 6 6 6 6 5 4 ...
## $ O5 : int 3 2 1 3 2 1 2 1 3 3 ...
## $ gender : int 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 ...
## $ education: int 3 5 5 3 5 1 2 1 4 NA ...
## $ age : int 19 31 52 21 29 18 19 18 25 17 ...
str(dta2)
## 'data.frame': 1400 obs. of 28 variables:
## $ A1 : int 2 4 2 4 2 4 5 5 4 4 ...
## $ A2 : int 4 4 5 3 5 4 5 5 5 3 ...
## $ A3 : int 3 6 5 1 6 5 5 5 2 6 ...
## $ A4 : int 4 5 3 5 6 6 6 6 2 6 ...
## $ A5 : int 4 5 5 1 5 5 4 6 1 3 ...
## $ C1 : int 2 4 5 3 6 4 5 4 5 5 ...
## $ C2 : int 3 4 4 2 5 3 4 4 5 5 ...
## $ C3 : int 3 3 4 4 6 5 3 4 5 5 ...
## $ C4 : int 4 5 2 2 2 3 2 2 2 3 ...
## $ C5 : int 4 5 3 4 1 2 2 1 2 5 ...
## $ E1 : int 3 5 4 3 2 1 3 2 3 1 ...
## $ E2 : int 3 3 3 6 2 3 3 2 4 1 ...
## $ E3 : int 3 4 4 4 4 2 3 4 3 6 ...
## $ E4 : int 4 4 5 2 5 5 2 6 6 6 ...
## $ E5 : int 4 4 5 1 5 4 4 5 5 4 ...
## $ N1 : int 3 2 1 6 5 3 1 1 2 4 ...
## $ N2 : int 4 5 2 3 5 3 2 1 4 5 ...
## $ N3 : int 2 2 2 2 5 4 2 1 2 4 ...
## $ N4 : int 2 4 1 6 2 2 2 2 2 5 ...
## $ N5 : int 3 1 1 4 4 3 2 1 3 5 ...
## $ O1 : int 3 3 5 3 5 5 4 5 5 6 ...
## $ O2 : int 6 3 2 2 1 3 2 3 2 6 ...
## $ O3 : int 3 4 5 4 5 5 4 4 5 6 ...
## $ O4 : int 4 3 6 5 5 6 5 4 5 3 ...
## $ O5 : int 3 5 1 3 2 3 2 4 5 2 ...
## $ gender : int 1 2 1 1 2 1 2 1 1 1 ...
## $ education: int NA NA NA 2 NA 1 NA NA 1 NA ...
## $ age : int 16 17 18 19 17 21 16 16 17 17 ...
summary(dta1) #檢查一下數值
## A1 A2 A3 A4
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:1.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000
## Median :2.000 Median :5.000 Median :5.000 Median :5.000
## Mean :2.416 Mean :4.781 Mean :4.567 Mean :4.713
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :6.000 Max. :6.000 Max. :6.000 Max. :6.000
## NA's :7 NA's :13 NA's :13 NA's :8
## A5 C1 C2 C3 C4
## Min. :1.000 Min. :1.0 Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.0 1st Qu.:4.00 1st Qu.:4.000 1st Qu.:1.000
## Median :5.000 Median :5.0 Median :5.00 Median :5.000 Median :2.000
## Mean :4.584 Mean :4.5 Mean :4.35 Mean :4.282 Mean :2.555
## 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:5.0 3rd Qu.:5.00 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:4.000
## Max. :6.000 Max. :6.0 Max. :6.00 Max. :6.000 Max. :6.000
## NA's :5 NA's :13 NA's :10 NA's :12 NA's :12
## C5 E1 E2 E3 E4
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.00 1st Qu.:3.000 1st Qu.:4.000
## Median :3.000 Median :3.000 Median :3.00 Median :4.000 Median :5.000
## Mean :3.324 Mean :2.933 Mean :3.13 Mean :4.019 Mean :4.435
## 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4.00 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :6.000 Max. :6.000 Max. :6.00 Max. :6.000 Max. :6.000
## NA's :10 NA's :8 NA's :7 NA's :10 NA's :8
## E5 N1 N2 N3 N4
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:4.000 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.00 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.000
## Median :5.000 Median :3.000 Median :4.00 Median :3.000 Median :3.000
## Mean :4.428 Mean :2.926 Mean :3.45 Mean :3.206 Mean :3.196
## 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:5.00 3rd Qu.:4.250 3rd Qu.:4.000
## Max. :6.000 Max. :6.000 Max. :6.00 Max. :6.000 Max. :6.000
## NA's :8 NA's :9 NA's :11 NA's :4 NA's :16
## N5 O1 O2 O3 O4
## Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:2.00 1st Qu.:4.000 1st Qu.:1.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000
## Median :3.00 Median :5.000 Median :2.000 Median :5.000 Median :5.000
## Mean :2.95 Mean :4.808 Mean :2.728 Mean :4.444 Mean :4.868
## 3rd Qu.:4.00 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :6.00 Max. :6.000 Max. :6.000 Max. :6.000 Max. :6.000
## NA's :16 NA's :8 NA's :12 NA's :10
## O5 gender education age
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :11.00
## 1st Qu.:1.000 1st Qu.:1.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:20.00
## Median :2.000 Median :2.000 Median :3.000 Median :26.00
## Mean :2.475 Mean :1.654 Mean :3.187 Mean :28.96
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:35.00
## Max. :6.000 Max. :2.000 Max. :5.000 Max. :86.00
## NA's :10 NA's :111
#A1-O5都是6點估計,採1-6計分
describe(dta1) #偏態跟峰度在+-1之間，估計法不會有太多錯誤。
## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew
## A1 1 1393 2.42 1.41 2 2.23 1.48 1 6 5 0.85
## A2 2 1387 4.78 1.17 5 4.95 1.48 1 6 5 -1.06
## A3 3 1387 4.57 1.33 5 4.75 1.48 1 6 5 -0.93
## A4 4 1392 4.71 1.49 5 4.96 1.48 1 6 5 -1.08
## A5 5 1395 4.58 1.23 5 4.73 1.48 1 6 5 -0.85
## C1 6 1387 4.50 1.24 5 4.64 1.48 1 6 5 -0.87
## C2 7 1390 4.35 1.34 5 4.48 1.48 1 6 5 -0.71
## C3 8 1388 4.28 1.31 5 4.40 1.48 1 6 5 -0.68
## C4 9 1388 2.55 1.39 2 2.41 1.48 1 6 5 0.63
## C5 10 1390 3.32 1.64 3 3.28 1.48 1 6 5 0.04
## E1 11 1392 2.93 1.62 3 2.82 1.48 1 6 5 0.39
## E2 12 1393 3.13 1.62 3 3.04 1.48 1 6 5 0.24
## E3 13 1390 4.02 1.36 4 4.09 1.48 1 6 5 -0.49
## E4 14 1392 4.43 1.45 5 4.61 1.48 1 6 5 -0.86
## E5 15 1392 4.43 1.34 5 4.58 1.48 1 6 5 -0.76
## N1 16 1391 2.93 1.58 3 2.81 1.48 1 6 5 0.40
## N2 17 1389 3.45 1.54 4 3.44 1.48 1 6 5 -0.03
## N3 18 1396 3.21 1.60 3 3.14 1.48 1 6 5 0.18
## N4 19 1384 3.20 1.58 3 3.13 1.48 1 6 5 0.19
## N5 20 1384 2.95 1.62 3 2.83 1.48 1 6 5 0.40
## O1 21 1392 4.81 1.14 5 4.96 1.48 1 6 5 -0.90
## O2 22 1400 2.73 1.59 2 2.57 1.48 1 6 5 0.59
## O3 23 1388 4.44 1.25 5 4.57 1.48 1 6 5 -0.75
## O4 24 1390 4.87 1.25 5 5.08 1.48 1 6 5 -1.21
## O5 25 1390 2.47 1.32 2 2.33 1.48 1 6 5 0.71
## gender 26 1400 1.65 0.48 2 1.69 0.00 1 2 1 -0.64
## education 27 1289 3.19 1.12 3 3.23 1.48 1 5 4 -0.08
## age 28 1400 28.96 11.34 26 27.60 10.38 11 86 75 1.05
## kurtosis se
## A1 -0.27 0.04
## A2 0.87 0.03
## A3 0.21 0.04
## A4 0.16 0.04
## A5 0.20 0.03
## C1 0.37 0.03
## C2 -0.21 0.04
## C3 -0.15 0.04
## C4 -0.56 0.04
## C5 -1.22 0.04
## E1 -1.08 0.04
## E2 -1.15 0.04
## E3 -0.47 0.04
## E4 -0.23 0.04
## E5 -0.14 0.04
## N1 -1.00 0.04
## N2 -1.08 0.04
## N3 -1.17 0.04
## N4 -1.11 0.04
## N5 -1.06 0.04
## O1 0.41 0.03
## O2 -0.83 0.04
## O3 0.16 0.03
## O4 1.00 0.03
## O5 -0.28 0.04
## gender -1.59 0.01
## education -0.37 0.03
## age 0.75 0.30
library("lavaan")
## This is lavaan 0.6-14
## lavaan is FREE software! Please report any bugs.
##
## 載入套件：'lavaan'
## 下列物件被遮斷自 'package:psych':
##
## cor2cov
#依照原問卷指定題目到各個domain
Model1<-
'
F1=~A1+A2+A3+A4+A5
F2=~C1+C2+C3+C4+C5
F3=~E1+E2+E3+E4+E5
F4=~N1+N2+N3+N4+N5
F5=~O1+O2+O3+O4+O5
'
#fit.measures=T，常見的適配度資料
#standardized=T，係數標準化
#經標準化後，factor loading:0-1，兩個變項的相關性是標準化係數
fit1<-cfa(Model1, data=dta1,estimator="ML")
#CFI,TLI都要>0.9
#RMSEA,SRMR都要<0.08
#以上都滿足才是好模型
summary(fit1, fit.measures=T,standardized=T)
## lavaan 0.6.14 ended normally after 57 iterations
##
## Estimator ML
## Optimization method NLMINB
## Number of model parameters 60
##
## Used Total
## Number of observations 1225 1400
##
## Model Test User Model:
##
## Test statistic 2366.902
## Degrees of freedom 265
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Model Test Baseline Model:
##
## Test statistic 9503.229
## Degrees of freedom 300
## P-value 0.000
##
## User Model versus Baseline Model:
##
## Comparative Fit Index (CFI) 0.772
## Tucker-Lewis Index (TLI) 0.741
##
## Loglikelihood and Information Criteria:
##
## Loglikelihood user model (H0) -50397.886
## Loglikelihood unrestricted model (H1) -49214.435
##
## Akaike (AIC) 100915.772
## Bayesian (BIC) 101222.413
## Sample-size adjusted Bayesian (SABIC) 101031.828
##
## Root Mean Square Error of Approximation:
##
## RMSEA 0.080
## 90 Percent confidence interval - lower 0.078
## 90 Percent confidence interval - upper 0.083
## P-value H_0: RMSEA <= 0.050 0.000
## P-value H_0: RMSEA >= 0.080 0.606
##
## Standardized Root Mean Square Residual:
##
## SRMR 0.078
##
## Parameter Estimates:
##
## Standard errors Standard
## Information Expected
## Information saturated (h1) model Structured
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
## F1 =~
## A1 1.000 0.477 0.339
## A2 -1.661 0.160 -10.359 0.000 -0.792 -0.668
## A3 -2.120 0.200 -10.596 0.000 -1.011 -0.751
## A4 -1.685 0.173 -9.760 0.000 -0.803 -0.539
## A5 -1.787 0.172 -10.420 0.000 -0.852 -0.686
## F2 =~
## C1 1.000 0.661 0.536
## C2 1.126 0.084 13.441 0.000 0.744 0.556
## C3 1.085 0.081 13.355 0.000 0.717 0.550
## C4 -1.483 0.098 -15.105 0.000 -0.980 -0.704
## C5 -1.566 0.109 -14.389 0.000 -1.035 -0.628
## F3 =~
## E1 1.000 0.908 0.560
## E2 1.253 0.074 16.855 0.000 1.137 0.696
## E3 -0.950 0.060 -15.872 0.000 -0.862 -0.628
## E4 -1.149 0.068 -17.017 0.000 -1.044 -0.709
## E5 -0.837 0.057 -14.794 0.000 -0.760 -0.564
## F4 =~
## N1 1.000 1.324 0.837
## N2 0.929 0.033 27.877 0.000 1.230 0.798
## N3 0.818 0.034 23.863 0.000 1.084 0.681
## N4 0.656 0.035 18.758 0.000 0.869 0.549
## N5 0.616 0.036 16.911 0.000 0.815 0.500
## F5 =~
## O1 1.000 0.654 0.568
## O2 -1.018 0.090 -11.324 0.000 -0.666 -0.425
## O3 1.478 0.099 14.953 0.000 0.967 0.777
## O4 0.455 0.064 7.075 0.000 0.298 0.245
## O5 -1.001 0.079 -12.728 0.000 -0.655 -0.498
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
## F1 ~~
## F2 -0.102 0.016 -6.413 0.000 -0.325 -0.325
## F3 0.286 0.033 8.587 0.000 0.661 0.661
## F4 0.120 0.025 4.841 0.000 0.191 0.191
## F5 -0.103 0.016 -6.411 0.000 -0.329 -0.329
## F2 ~~
## F3 -0.218 0.028 -7.890 0.000 -0.363 -0.363
## F4 -0.264 0.035 -7.494 0.000 -0.302 -0.302
## F5 0.125 0.019 6.453 0.000 0.289 0.289
## F3 ~~
## F4 0.230 0.044 5.209 0.000 0.191 0.191
## F5 -0.306 0.032 -9.626 0.000 -0.515 -0.515
## F4 ~~
## F5 -0.114 0.032 -3.544 0.000 -0.132 -0.132
##
## Variances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
## .A1 1.744 0.073 23.958 0.000 1.744 0.885
## .A2 0.779 0.040 19.715 0.000 0.779 0.554
## .A3 0.789 0.047 16.638 0.000 0.789 0.436
## .A4 1.572 0.071 22.226 0.000 1.572 0.709
## .A5 0.817 0.043 19.176 0.000 0.817 0.530
## .C1 1.083 0.050 21.506 0.000 1.083 0.713
## .C2 1.239 0.059 21.144 0.000 1.239 0.691
## .C3 1.187 0.056 21.255 0.000 1.187 0.698
## .C4 0.979 0.058 16.780 0.000 0.979 0.505
## .C5 1.648 0.085 19.455 0.000 1.648 0.606
## .E1 1.801 0.081 22.108 0.000 1.801 0.686
## .E2 1.375 0.071 19.259 0.000 1.375 0.515
## .E3 1.143 0.054 20.972 0.000 1.143 0.606
## .E4 1.078 0.057 18.846 0.000 1.078 0.497
## .E5 1.241 0.056 22.059 0.000 1.241 0.682
## .N1 0.752 0.053 14.079 0.000 0.752 0.300
## .N2 0.862 0.052 16.497 0.000 0.862 0.363
## .N3 1.360 0.065 20.900 0.000 1.360 0.537
## .N4 1.750 0.077 22.870 0.000 1.750 0.698
## .N5 1.997 0.086 23.307 0.000 1.997 0.750
## .O1 0.899 0.044 20.200 0.000 0.899 0.677
## .O2 2.014 0.088 22.775 0.000 2.014 0.819
## .O3 0.615 0.055 11.266 0.000 0.615 0.397
## .O4 1.386 0.057 24.197 0.000 1.386 0.940
## .O5 1.302 0.060 21.720 0.000 1.302 0.752
## F1 0.227 0.041 5.491 0.000 1.000 1.000
## F2 0.437 0.050 8.771 0.000 1.000 1.000
## F3 0.824 0.085 9.649 0.000 1.000 1.000
## F4 1.753 0.106 16.525 0.000 1.000 1.000
## F5 0.428 0.047 9.094 0.000 1.000 1.000
modindices(fit1)
## lhs op rhs mi epc sepc.lv sepc.all sepc.nox
## 66 F1 =~ C1 0.171 0.034 0.016 0.013 0.013
## 67 F1 =~ C2 1.871 -0.122 -0.058 -0.043 -0.043
## 68 F1 =~ C3 2.670 -0.142 -0.068 -0.052 -0.052
## 69 F1 =~ C4 5.445 -0.212 -0.101 -0.073 -0.073
## 70 F1 =~ C5 0.142 0.041 0.019 0.012 0.012
## 71 F1 =~ E1 25.694 -0.778 -0.371 -0.229 -0.229
## 72 F1 =~ E2 26.466 -0.774 -0.369 -0.226 -0.226
## 73 F1 =~ E3 14.614 -0.489 -0.233 -0.170 -0.170
## 74 F1 =~ E4 43.288 -0.892 -0.425 -0.289 -0.289
## 75 F1 =~ E5 1.625 0.163 0.078 0.058 0.058
## 76 F1 =~ N1 0.374 -0.048 -0.023 -0.014 -0.014
## 77 F1 =~ N2 0.040 0.015 0.007 0.005 0.005
## 78 F1 =~ N3 4.395 -0.183 -0.087 -0.055 -0.055
## 79 F1 =~ N4 19.492 0.417 0.199 0.126 0.126
## 80 F1 =~ N5 0.804 -0.090 -0.043 -0.026 -0.026
## 81 F1 =~ O1 1.368 -0.093 -0.044 -0.039 -0.039
## 82 F1 =~ O2 23.762 -0.539 -0.257 -0.164 -0.164
## 83 F1 =~ O3 23.051 -0.461 -0.220 -0.177 -0.177
## 84 F1 =~ O4 1.773 0.117 0.056 0.046 0.046
## 85 F1 =~ O5 11.315 -0.308 -0.147 -0.112 -0.112
## 86 F2 =~ A1 0.587 0.056 0.037 0.026 0.026
## 87 F2 =~ A2 0.268 -0.029 -0.019 -0.016 -0.016
## 88 F2 =~ A3 3.704 -0.119 -0.078 -0.058 -0.058
## 89 F2 =~ A4 12.599 0.258 0.171 0.115 0.115
## 90 F2 =~ A5 0.103 0.018 0.012 0.010 0.010
## 91 F2 =~ E1 43.249 0.528 0.349 0.215 0.215
## 92 F2 =~ E2 0.586 -0.059 -0.039 -0.024 -0.024
## 93 F2 =~ E3 0.656 -0.054 -0.035 -0.026 -0.026
## 94 F2 =~ E4 0.997 -0.069 -0.046 -0.031 -0.031
## 95 F2 =~ E5 60.569 0.519 0.343 0.254 0.254
## 96 F2 =~ N1 1.259 0.068 0.045 0.029 0.029
## 97 F2 =~ N2 10.758 0.197 0.130 0.085 0.085
## 98 F2 =~ N3 1.646 0.087 0.057 0.036 0.036
## 99 F2 =~ N4 67.059 -0.601 -0.397 -0.251 -0.251
## 100 F2 =~ N5 2.044 -0.111 -0.073 -0.045 -0.045
## 101 F2 =~ O1 1.261 0.064 0.042 0.037 0.037
## 102 F2 =~ O2 9.162 -0.242 -0.160 -0.102 -0.102
## 103 F2 =~ O3 3.796 -0.132 -0.087 -0.070 -0.070
## 104 F2 =~ O4 9.603 -0.198 -0.131 -0.108 -0.108
## 105 F2 =~ O5 0.176 -0.028 -0.018 -0.014 -0.014
## 106 F3 =~ A1 36.563 -0.447 -0.406 -0.289 -0.289
## 107 F3 =~ A2 3.104 0.102 0.093 0.078 0.078
## 108 F3 =~ A3 2.410 0.105 0.095 0.071 0.071
## 109 F3 =~ A4 5.120 0.169 0.153 0.103 0.103
## 110 F3 =~ A5 62.740 -0.483 -0.438 -0.353 -0.353
## 111 F3 =~ C1 5.481 -0.103 -0.094 -0.076 -0.076
## 112 F3 =~ C2 0.555 -0.036 -0.032 -0.024 -0.024
## 113 F3 =~ C3 1.186 0.051 0.046 0.035 0.035
## 114 F3 =~ C4 7.148 -0.130 -0.118 -0.085 -0.085
## 115 F3 =~ C5 1.781 0.077 0.070 0.043 0.043
## 116 F3 =~ N1 17.873 -0.172 -0.156 -0.099 -0.099
## 117 F3 =~ N2 3.088 -0.071 -0.064 -0.042 -0.042
## 118 F3 =~ N3 2.417 -0.071 -0.064 -0.040 -0.040
## 119 F3 =~ N4 98.071 0.489 0.444 0.280 0.280
## 120 F3 =~ N5 11.931 0.180 0.164 0.100 0.100
## 121 F3 =~ O1 8.300 -0.144 -0.131 -0.114 -0.114
## 122 F3 =~ O2 33.967 -0.394 -0.358 -0.228 -0.228
## 123 F3 =~ O3 55.931 -0.476 -0.432 -0.347 -0.347
## 124 F3 =~ O4 50.539 0.380 0.345 0.284 0.284
## 125 F3 =~ O5 22.025 -0.266 -0.241 -0.183 -0.183
## 126 F4 =~ A1 15.906 0.129 0.171 0.121 0.121
## 127 F4 =~ A2 15.314 0.095 0.125 0.106 0.106
## 128 F4 =~ A3 6.724 0.070 0.092 0.069 0.069
## 129 F4 =~ A4 0.948 -0.031 -0.041 -0.028 -0.028
## 130 F4 =~ A5 17.641 -0.106 -0.140 -0.113 -0.113
## 131 F4 =~ C1 8.882 0.084 0.112 0.091 0.091
## 132 F4 =~ C2 57.836 0.232 0.307 0.230 0.230
## 133 F4 =~ C3 7.164 0.080 0.106 0.081 0.081
## 134 F4 =~ C4 5.948 0.076 0.100 0.072 0.072
## 135 F4 =~ C5 74.668 0.319 0.422 0.256 0.256
## 136 F4 =~ E1 6.552 -0.088 -0.117 -0.072 -0.072
## 137 F4 =~ E2 37.784 0.203 0.268 0.164 0.164
## 138 F4 =~ E3 12.410 0.100 0.133 0.097 0.097
## 139 F4 =~ E4 7.920 -0.083 -0.110 -0.075 -0.075
## 140 F4 =~ E5 26.934 0.149 0.197 0.146 0.146
## 141 F4 =~ O1 0.567 -0.019 -0.025 -0.022 -0.022
## 142 F4 =~ O2 17.554 0.147 0.195 0.124 0.124
## 143 F4 =~ O3 3.133 0.051 0.068 0.055 0.055
## 144 F4 =~ O4 37.431 0.173 0.229 0.188 0.188
## 145 F4 =~ O5 1.161 0.031 0.041 0.031 0.031
## 146 F5 =~ A1 4.351 0.157 0.103 0.073 0.073
## 147 F5 =~ A2 1.523 -0.070 -0.046 -0.039 -0.039
## 148 F5 =~ A3 0.206 0.029 0.019 0.014 0.014
## 149 F5 =~ A4 15.749 -0.297 -0.194 -0.131 -0.131
## 150 F5 =~ A5 20.925 0.271 0.177 0.143 0.143
## 151 F5 =~ C1 35.325 0.365 0.239 0.194 0.194
## 152 F5 =~ C2 6.252 0.166 0.109 0.081 0.081
## 153 F5 =~ C3 12.335 -0.227 -0.149 -0.114 -0.114
## 154 F5 =~ C4 0.900 0.064 0.042 0.030 0.030
## 155 F5 =~ C5 9.246 0.244 0.160 0.097 0.097
## 156 F5 =~ E1 0.137 0.035 0.023 0.014 0.014
## 157 F5 =~ E2 7.438 0.246 0.161 0.099 0.099
## 158 F5 =~ E3 69.586 0.647 0.423 0.308 0.308
## 159 F5 =~ E4 66.671 -0.663 -0.434 -0.295 -0.295
## 160 F5 =~ E5 26.324 0.400 0.262 0.194 0.194
## 161 F5 =~ N1 2.212 0.086 0.057 0.036 0.036
## 162 F5 =~ N2 7.836 0.161 0.105 0.068 0.068
## 163 F5 =~ N3 0.029 -0.011 -0.007 -0.005 -0.005
## 164 F5 =~ N4 15.269 -0.276 -0.181 -0.114 -0.114
## 165 F5 =~ N5 15.515 -0.295 -0.193 -0.118 -0.118
## 166 A1 ~~ A2 56.358 -0.288 -0.288 -0.247 -0.247
## 167 A1 ~~ A3 1.340 -0.049 -0.049 -0.042 -0.042
## 168 A1 ~~ A4 1.066 0.053 0.053 0.032 0.032
## 169 A1 ~~ A5 10.742 0.131 0.131 0.110 0.110
## 170 A1 ~~ C1 10.977 0.139 0.139 0.101 0.101
## 171 A1 ~~ C2 8.530 0.132 0.132 0.090 0.090
## 172 A1 ~~ C3 4.691 0.095 0.095 0.066 0.066
## 173 A1 ~~ C4 25.530 0.219 0.219 0.168 0.168
## 174 A1 ~~ C5 0.001 0.002 0.002 0.001 0.001
## 175 A1 ~~ E1 10.150 0.171 0.171 0.097 0.097
## 176 A1 ~~ E2 0.380 -0.031 -0.031 -0.020 -0.020
## 177 A1 ~~ E3 12.173 0.152 0.152 0.108 0.108
## 178 A1 ~~ E4 19.480 0.195 0.195 0.142 0.142
## 179 A1 ~~ E5 4.693 0.097 0.097 0.066 0.066
## 180 A1 ~~ N1 9.714 0.128 0.128 0.111 0.111
## 181 A1 ~~ N2 1.374 0.048 0.048 0.039 0.039
## 182 A1 ~~ N3 5.666 0.114 0.114 0.074 0.074
## 183 A1 ~~ N4 11.395 -0.176 -0.176 -0.101 -0.101
## 184 A1 ~~ N5 1.962 -0.078 -0.078 -0.042 -0.042
## 185 A1 ~~ O1 12.910 0.139 0.139 0.111 0.111
## 186 A1 ~~ O2 9.467 0.172 0.172 0.092 0.092
## 187 A1 ~~ O3 4.919 0.085 0.085 0.082 0.082
## 188 A1 ~~ O4 7.204 -0.122 -0.122 -0.078 -0.078
## 189 A1 ~~ O5 21.724 0.212 0.212 0.141 0.141
## 190 A2 ~~ A3 0.478 0.026 0.026 0.033 0.033
## 191 A2 ~~ A4 6.449 0.100 0.100 0.090 0.090
## 192 A2 ~~ A5 20.118 -0.150 -0.150 -0.188 -0.188
## 193 A2 ~~ C1 0.028 0.005 0.005 0.005 0.005
## 194 A2 ~~ C2 1.149 0.035 0.035 0.035 0.035
## 195 A2 ~~ C3 9.659 0.099 0.099 0.103 0.103
## 196 A2 ~~ C4 0.455 -0.021 -0.021 -0.024 -0.024
## 197 A2 ~~ C5 11.189 0.129 0.129 0.114 0.114
## 198 A2 ~~ E1 1.290 -0.044 -0.044 -0.037 -0.037
## 199 A2 ~~ E2 9.129 0.109 0.109 0.105 0.105
## 200 A2 ~~ E3 1.338 -0.037 -0.037 -0.039 -0.039
## 201 A2 ~~ E4 3.146 -0.057 -0.057 -0.062 -0.062
## 202 A2 ~~ E5 24.218 0.159 0.159 0.161 0.161
## 203 A2 ~~ N1 1.847 -0.040 -0.040 -0.052 -0.052
## 204 A2 ~~ N2 8.139 0.085 0.085 0.103 0.103
## 205 A2 ~~ N3 0.403 -0.022 -0.022 -0.021 -0.021
## 206 A2 ~~ N4 2.823 0.063 0.063 0.054 0.054
## 207 A2 ~~ N5 6.973 0.105 0.105 0.084 0.084
## 208 A2 ~~ O1 1.142 -0.030 -0.030 -0.036 -0.036
## 209 A2 ~~ O2 2.549 0.064 0.064 0.051 0.051
## 210 A2 ~~ O3 3.039 -0.049 -0.049 -0.070 -0.070
## 211 A2 ~~ O4 24.909 0.163 0.163 0.157 0.157
## 212 A2 ~~ O5 5.582 -0.078 -0.078 -0.077 -0.077
## 213 A3 ~~ A4 0.313 0.025 0.025 0.023 0.023
## 214 A3 ~~ A5 0.081 0.011 0.011 0.014 0.014
## 215 A3 ~~ C1 1.005 -0.032 -0.032 -0.035 -0.035
## 216 A3 ~~ C2 2.398 0.054 0.054 0.054 0.054
## 217 A3 ~~ C3 0.151 0.013 0.013 0.014 0.014
## 218 A3 ~~ C4 2.289 0.051 0.051 0.058 0.058
## 219 A3 ~~ C5 0.227 0.020 0.020 0.017 0.017
## 220 A3 ~~ E1 8.510 0.122 0.122 0.102 0.102
## 221 A3 ~~ E2 4.020 0.078 0.078 0.075 0.075
## 222 A3 ~~ E3 20.800 0.155 0.155 0.164 0.164
## 223 A3 ~~ E4 0.065 -0.009 -0.009 -0.010 -0.010
## 224 A3 ~~ E5 2.634 -0.056 -0.056 -0.057 -0.057
## 225 A3 ~~ N1 1.854 0.043 0.043 0.056 0.056
## 226 A3 ~~ N2 2.752 -0.053 -0.053 -0.064 -0.064
## 227 A3 ~~ N3 1.060 0.038 0.038 0.037 0.037
## 228 A3 ~~ N4 3.216 0.072 0.072 0.061 0.061
## 229 A3 ~~ N5 0.052 0.010 0.010 0.008 0.008
## 230 A3 ~~ O1 0.952 0.029 0.029 0.035 0.035
## 231 A3 ~~ O2 1.654 0.055 0.055 0.044 0.044
## 232 A3 ~~ O3 3.410 0.056 0.056 0.080 0.080
## 233 A3 ~~ O4 1.748 0.046 0.046 0.044 0.044
## 234 A3 ~~ O5 2.694 0.058 0.058 0.057 0.057
## 235 A4 ~~ A5 2.674 -0.067 -0.067 -0.059 -0.059
## 236 A4 ~~ C1 9.147 -0.124 -0.124 -0.095 -0.095
## 237 A4 ~~ C2 18.037 0.187 0.187 0.134 0.134
## 238 A4 ~~ C3 3.578 0.081 0.081 0.060 0.060
## 239 A4 ~~ C4 0.103 0.014 0.014 0.011 0.011
## 240 A4 ~~ C5 9.263 -0.159 -0.159 -0.099 -0.099
## 241 A4 ~~ E1 10.554 0.171 0.171 0.102 0.102
## 242 A4 ~~ E2 1.888 0.067 0.067 0.045 0.045
## 243 A4 ~~ E3 3.362 -0.079 -0.079 -0.059 -0.059
## 244 A4 ~~ E4 27.697 0.228 0.228 0.175 0.175
## 245 A4 ~~ E5 4.274 -0.090 -0.090 -0.065 -0.065
## 246 A4 ~~ N1 0.684 -0.033 -0.033 -0.030 -0.030
## 247 A4 ~~ N2 10.512 -0.131 -0.131 -0.112 -0.112
## 248 A4 ~~ N3 9.530 0.144 0.144 0.099 0.099
## 249 A4 ~~ N4 0.156 0.020 0.020 0.012 0.012
## 250 A4 ~~ N5 7.426 0.148 0.148 0.083 0.083
## 251 A4 ~~ O1 0.096 -0.012 -0.012 -0.010 -0.010
## 252 A4 ~~ O2 1.117 0.058 0.058 0.032 0.032
## 253 A4 ~~ O3 3.287 -0.068 -0.068 -0.070 -0.070
## 254 A4 ~~ O4 0.120 -0.015 -0.015 -0.010 -0.010
## 255 A4 ~~ O5 5.574 0.105 0.105 0.074 0.074
## 256 A5 ~~ C1 3.687 0.060 0.060 0.064 0.064
## 257 A5 ~~ C2 5.646 -0.080 -0.080 -0.079 -0.079
## 258 A5 ~~ C3 0.002 0.002 0.002 0.002 0.002
## 259 A5 ~~ C4 4.438 0.068 0.068 0.076 0.076
## 260 A5 ~~ C5 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001
## 261 A5 ~~ E1 2.311 0.061 0.061 0.050 0.050
## 262 A5 ~~ E2 0.001 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001
## 263 A5 ~~ E3 14.667 0.125 0.125 0.130 0.130
## 264 A5 ~~ E4 46.793 0.228 0.228 0.243 0.243
## 265 A5 ~~ E5 5.899 -0.081 -0.081 -0.081 -0.081
## 266 A5 ~~ N1 4.384 -0.064 -0.064 -0.082 -0.082
## 267 A5 ~~ N2 0.513 -0.022 -0.022 -0.026 -0.026
## 268 A5 ~~ N3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
## 269 A5 ~~ N4 0.659 -0.032 -0.032 -0.026 -0.026
## 270 A5 ~~ N5 0.140 0.015 0.015 0.012 0.012
## 271 A5 ~~ O1 0.676 0.024 0.024 0.028 0.028
## 272 A5 ~~ O2 1.410 0.049 0.049 0.038 0.038
## 273 A5 ~~ O3 12.892 0.104 0.104 0.147 0.147
## 274 A5 ~~ O4 3.085 -0.059 -0.059 -0.056 -0.056
## 275 A5 ~~ O5 4.686 0.074 0.074 0.071 0.071
## 276 C1 ~~ C2 51.501 0.289 0.289 0.249 0.249
## 277 C1 ~~ C3 1.155 0.042 0.042 0.037 0.037
## 278 C1 ~~ C4 4.669 0.093 0.093 0.090 0.090
## 279 C1 ~~ C5 30.742 0.276 0.276 0.206 0.206
## 280 C1 ~~ E1 3.411 0.081 0.081 0.058 0.058
## 281 C1 ~~ E2 8.417 0.118 0.118 0.096 0.096
## 282 C1 ~~ E3 0.515 0.026 0.026 0.023 0.023
## 283 C1 ~~ E4 0.374 0.022 0.022 0.021 0.021
## 284 C1 ~~ E5 37.369 0.223 0.223 0.193 0.193
## 285 C1 ~~ N1 0.103 0.011 0.011 0.012 0.012
## 286 C1 ~~ N2 3.606 0.064 0.064 0.066 0.066
## 287 C1 ~~ N3 1.429 0.047 0.047 0.039 0.039
## 288 C1 ~~ N4 0.038 -0.008 -0.008 -0.006 -0.006
## 289 C1 ~~ N5 1.071 -0.047 -0.047 -0.032 -0.032
## 290 C1 ~~ O1 10.583 0.103 0.103 0.105 0.105
## 291 C1 ~~ O2 0.796 -0.041 -0.041 -0.028 -0.028
## 292 C1 ~~ O3 3.976 0.063 0.063 0.077 0.077
## 293 C1 ~~ O4 15.766 0.148 0.148 0.120 0.120
## 294 C1 ~~ O5 0.190 0.016 0.016 0.014 0.014
## 295 C2 ~~ C3 10.937 0.141 0.141 0.116 0.116
## 296 C2 ~~ C4 1.386 0.056 0.056 0.051 0.051
## 297 C2 ~~ C5 35.205 0.321 0.321 0.225 0.225
## 298 C2 ~~ E1 17.928 0.200 0.200 0.134 0.134
## 299 C2 ~~ E2 16.147 0.175 0.175 0.134 0.134
## 300 C2 ~~ E3 10.167 0.123 0.123 0.103 0.103
## 301 C2 ~~ E4 0.033 -0.007 -0.007 -0.006 -0.006
## 302 C2 ~~ E5 21.331 0.182 0.182 0.146 0.146
## 303 C2 ~~ N1 0.869 0.034 0.034 0.035 0.035
## 304 C2 ~~ N2 0.464 0.025 0.025 0.024 0.024
## 305 C2 ~~ N3 6.220 0.105 0.105 0.081 0.081
## 306 C2 ~~ N4 4.617 0.099 0.099 0.067 0.067
## 307 C2 ~~ N5 9.587 0.151 0.151 0.096 0.096
## 308 C2 ~~ O1 8.165 0.098 0.098 0.092 0.092
## 309 C2 ~~ O2 9.557 0.152 0.152 0.096 0.096
## 310 C2 ~~ O3 7.144 0.091 0.091 0.104 0.104
## 311 C2 ~~ O4 5.639 0.095 0.095 0.072 0.072
## 312 C2 ~~ O5 4.442 0.085 0.085 0.067 0.067
## 313 C3 ~~ C4 7.509 0.126 0.126 0.117 0.117
## 314 C3 ~~ C5 0.570 -0.040 -0.040 -0.028 -0.028
## 315 C3 ~~ E1 3.854 0.091 0.091 0.062 0.062
## 316 C3 ~~ E2 5.812 0.103 0.103 0.080 0.080
## 317 C3 ~~ E3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
## 318 C3 ~~ E4 0.054 -0.009 -0.009 -0.008 -0.008
## 319 C3 ~~ E5 11.509 0.130 0.130 0.107 0.107
## 320 C3 ~~ N1 0.004 0.002 0.002 0.002 0.002
## 321 C3 ~~ N2 0.024 0.006 0.006 0.005 0.005
## 322 C3 ~~ N3 0.802 0.037 0.037 0.029 0.029
## 323 C3 ~~ N4 0.375 0.028 0.028 0.019 0.019
## 324 C3 ~~ N5 3.810 0.093 0.093 0.060 0.060
## 325 C3 ~~ O1 0.445 -0.022 -0.022 -0.022 -0.022
## 326 C3 ~~ O2 8.756 0.142 0.142 0.092 0.092
## 327 C3 ~~ O3 0.133 0.012 0.012 0.014 0.014
## 328 C3 ~~ O4 6.392 0.099 0.099 0.077 0.077
## 329 C3 ~~ O5 17.585 0.165 0.165 0.133 0.133
## 330 C4 ~~ C5 36.622 0.370 0.370 0.292 0.292
## 331 C4 ~~ E1 2.644 0.074 0.074 0.056 0.056
## 332 C4 ~~ E2 7.864 0.118 0.118 0.102 0.102
## 333 C4 ~~ E3 12.075 0.129 0.129 0.122 0.122
## 334 C4 ~~ E4 12.469 0.133 0.133 0.129 0.129
## 335 C4 ~~ E5 0.341 -0.022 -0.022 -0.020 -0.020
## 336 C4 ~~ N1 1.567 0.044 0.044 0.051 0.051
## 337 C4 ~~ N2 12.099 -0.122 -0.122 -0.133 -0.133
## 338 C4 ~~ N3 1.160 0.044 0.044 0.038 0.038
## 339 C4 ~~ N4 8.585 0.130 0.130 0.099 0.099
## 340 C4 ~~ N5 12.718 0.167 0.167 0.120 0.120
## 341 C4 ~~ O1 6.555 0.084 0.084 0.090 0.090
## 342 C4 ~~ O2 48.095 0.329 0.329 0.234 0.234
## 343 C4 ~~ O3 25.839 0.169 0.169 0.218 0.218
## 344 C4 ~~ O4 2.718 0.063 0.063 0.054 0.054
## 345 C4 ~~ O5 52.025 0.279 0.279 0.247 0.247
## 346 C5 ~~ E1 4.408 -0.118 -0.118 -0.068 -0.068
## 347 C5 ~~ E2 19.794 0.231 0.231 0.153 0.153
## 348 C5 ~~ E3 0.562 0.034 0.034 0.025 0.025
## 349 C5 ~~ E4 4.813 -0.102 -0.102 -0.076 -0.076
## 350 C5 ~~ E5 1.477 0.057 0.057 0.040 0.040
## 351 C5 ~~ N1 0.178 -0.018 -0.018 -0.016 -0.016
## 352 C5 ~~ N2 8.201 0.124 0.124 0.104 0.104
## 353 C5 ~~ N3 2.556 0.080 0.080 0.053 0.053
## 354 C5 ~~ N4 35.899 0.327 0.327 0.193 0.193
## 355 C5 ~~ N5 0.036 -0.011 -0.011 -0.006 -0.006
## 356 C5 ~~ O1 1.103 0.043 0.043 0.035 0.035
## 357 C5 ~~ O2 0.842 0.054 0.054 0.029 0.029
## 358 C5 ~~ O3 3.004 0.070 0.070 0.070 0.070
## 359 C5 ~~ O4 34.851 0.280 0.280 0.185 0.185
## 360 C5 ~~ O5 1.163 -0.051 -0.051 -0.035 -0.035
## 361 E1 ~~ E2 58.207 0.436 0.436 0.277 0.277
## 362 E1 ~~ E3 4.636 0.105 0.105 0.073 0.073
## 363 E1 ~~ E4 0.005 0.004 0.004 0.003 0.003
## 364 E1 ~~ E5 0.000 -0.001 -0.001 0.000 0.000
## 365 E1 ~~ N1 8.641 -0.126 -0.126 -0.109 -0.109
## 366 E1 ~~ N2 0.915 -0.041 -0.041 -0.033 -0.033
## 367 E1 ~~ N3 0.845 0.046 0.046 0.029 0.029
## 368 E1 ~~ N4 25.576 0.277 0.277 0.156 0.156
## 369 E1 ~~ N5 0.045 -0.012 -0.012 -0.007 -0.007
## 370 E1 ~~ O1 11.136 0.136 0.136 0.107 0.107
## 371 E1 ~~ O2 1.918 0.081 0.081 0.043 0.043
## 372 E1 ~~ O3 1.206 -0.045 -0.045 -0.043 -0.043
## 373 E1 ~~ O4 9.813 0.149 0.149 0.094 0.094
## 374 E1 ~~ O5 8.764 0.142 0.142 0.093 0.093
## 375 E2 ~~ E3 32.421 0.274 0.274 0.219 0.219
## 376 E2 ~~ E4 23.386 -0.253 -0.253 -0.208 -0.208
## 377 E2 ~~ E5 0.476 0.033 0.033 0.025 0.025
## 378 E2 ~~ N1 4.046 -0.080 -0.080 -0.079 -0.079
## 379 E2 ~~ N2 2.061 0.057 0.057 0.053 0.053
## 380 E2 ~~ N3 0.066 0.012 0.012 0.009 0.009
## 381 E2 ~~ N4 24.104 0.248 0.248 0.160 0.160
## 382 E2 ~~ N5 35.987 0.321 0.321 0.194 0.194
## 383 E2 ~~ O1 0.664 0.031 0.031 0.028 0.028
## 384 E2 ~~ O2 2.783 0.090 0.090 0.054 0.054
## 385 E2 ~~ O3 1.869 0.052 0.052 0.057 0.057
## 386 E2 ~~ O4 76.454 0.384 0.384 0.278 0.278
## 387 E2 ~~ O5 1.092 0.046 0.046 0.035 0.035
## 388 E3 ~~ E4 3.341 -0.079 -0.079 -0.072 -0.072
## 389 E3 ~~ E5 4.903 0.090 0.090 0.076 0.076
## 390 E3 ~~ N1 0.651 -0.028 -0.028 -0.030 -0.030
## 391 E3 ~~ N2 2.311 -0.054 -0.054 -0.054 -0.054
## 392 E3 ~~ N3 18.444 0.175 0.175 0.140 0.140
## 393 E3 ~~ N4 6.151 0.111 0.111 0.078 0.078
## 394 E3 ~~ N5 2.449 0.074 0.074 0.049 0.049
## 395 E3 ~~ O1 11.298 0.112 0.112 0.110 0.110
## 396 E3 ~~ O2 5.426 0.111 0.111 0.073 0.073
## 397 E3 ~~ O3 40.232 0.212 0.212 0.253 0.253
## 398 E3 ~~ O4 7.857 0.109 0.109 0.086 0.086
## 399 E3 ~~ O5 0.045 0.008 0.008 0.007 0.007
## 400 E4 ~~ E5 19.081 -0.187 -0.187 -0.161 -0.161
## 401 E4 ~~ N1 0.248 -0.018 -0.018 -0.020 -0.020
## 402 E4 ~~ N2 0.847 -0.033 -0.033 -0.034 -0.034
## 403 E4 ~~ N3 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001
## 404 E4 ~~ N4 9.781 -0.141 -0.141 -0.103 -0.103
## 405 E4 ~~ N5 3.149 0.085 0.085 0.058 0.058
## 406 E4 ~~ O1 0.317 -0.019 -0.019 -0.019 -0.019
## 407 E4 ~~ O2 24.937 0.241 0.241 0.164 0.164
## 408 E4 ~~ O3 0.479 0.024 0.024 0.029 0.029
## 409 E4 ~~ O4 11.104 -0.131 -0.131 -0.107 -0.107
## 410 E4 ~~ O5 51.670 0.284 0.284 0.240 0.240
## 411 E5 ~~ N1 29.166 0.193 0.193 0.200 0.200
## 412 E5 ~~ N2 36.985 0.219 0.219 0.211 0.211
## 413 E5 ~~ N3 6.684 -0.108 -0.108 -0.083 -0.083
## 414 E5 ~~ N4 13.398 -0.167 -0.167 -0.113 -0.113
## 415 E5 ~~ N5 16.506 -0.196 -0.196 -0.125 -0.125
## 416 E5 ~~ O1 31.299 0.189 0.189 0.179 0.179
## 417 E5 ~~ O2 2.602 0.079 0.079 0.050 0.050
## 418 E5 ~~ O3 0.096 0.010 0.010 0.012 0.012
## 419 E5 ~~ O4 6.658 0.102 0.102 0.078 0.078
## 420 E5 ~~ O5 0.047 0.009 0.009 0.007 0.007
## 421 N1 ~~ N2 189.085 0.884 0.884 1.097 1.097
## 422 N1 ~~ N3 18.219 -0.235 -0.235 -0.232 -0.232
## 423 N1 ~~ N4 30.237 -0.275 -0.275 -0.240 -0.240
## 424 N1 ~~ N5 18.455 -0.220 -0.220 -0.180 -0.180
## 425 N1 ~~ O1 1.069 0.032 0.032 0.039 0.039
## 426 N1 ~~ O2 4.209 0.092 0.092 0.075 0.075
## 427 N1 ~~ O3 1.734 0.041 0.041 0.060 0.060
## 428 N1 ~~ O4 4.360 -0.076 -0.076 -0.074 -0.074
## 429 N1 ~~ O5 5.771 0.088 0.088 0.089 0.089
## 430 N2 ~~ N3 10.335 -0.166 -0.166 -0.153 -0.153
## 431 N2 ~~ N4 50.224 -0.342 -0.342 -0.278 -0.278
## 432 N2 ~~ N5 14.017 -0.186 -0.186 -0.142 -0.142
## 433 N2 ~~ O1 0.019 -0.004 -0.004 -0.005 -0.005
## 434 N2 ~~ O2 0.466 0.031 0.031 0.023 0.023
## 435 N2 ~~ O3 0.124 0.011 0.011 0.015 0.015
## 436 N2 ~~ O4 0.724 -0.031 -0.031 -0.028 -0.028
## 437 N2 ~~ O5 13.389 -0.135 -0.135 -0.127 -0.127
## 438 N3 ~~ N4 57.114 0.388 0.388 0.251 0.251
## 439 N3 ~~ N5 18.964 0.235 0.235 0.142 0.142
## 440 N3 ~~ O1 0.000 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001
## 441 N3 ~~ O2 0.030 -0.009 -0.009 -0.005 -0.005
## 442 N3 ~~ O3 2.272 -0.054 -0.054 -0.059 -0.059
## 443 N3 ~~ O4 14.719 0.162 0.162 0.118 0.118
## 444 N3 ~~ O5 1.974 0.060 0.060 0.045 0.045
## 445 N4 ~~ N5 49.001 0.405 0.405 0.216 0.216
## 446 N4 ~~ O1 0.248 0.020 0.020 0.016 0.016
## 447 N4 ~~ O2 1.584 -0.072 -0.072 -0.038 -0.038
## 448 N4 ~~ O3 0.001 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001
## 449 N4 ~~ O4 34.482 0.272 0.272 0.175 0.175
## 450 N4 ~~ O5 0.031 0.008 0.008 0.005 0.005
## 451 N5 ~~ O1 9.627 -0.130 -0.130 -0.097 -0.097
## 452 N5 ~~ O2 8.412 0.175 0.175 0.087 0.087
## 453 N5 ~~ O3 2.337 0.064 0.064 0.057 0.057
## 454 N5 ~~ O4 8.367 0.142 0.142 0.085 0.085
## 455 N5 ~~ O5 4.607 0.106 0.106 0.066 0.066
## 456 O1 ~~ O2 0.364 0.028 0.028 0.021 0.021
## 457 O1 ~~ O3 7.734 -0.142 -0.142 -0.190 -0.190
## 458 O1 ~~ O4 5.563 0.084 0.084 0.076 0.076
## 459 O1 ~~ O5 0.098 0.012 0.012 0.012 0.012
## 460 O2 ~~ O3 1.681 0.074 0.074 0.067 0.067
## 461 O2 ~~ O4 0.443 0.034 0.034 0.020 0.020
## 462 O2 ~~ O5 46.107 0.360 0.360 0.222 0.222
## 463 O3 ~~ O4 1.128 0.043 0.043 0.047 0.047
## 464 O3 ~~ O5 6.635 0.134 0.134 0.150 0.150
## 465 O4 ~~ O5 11.542 -0.141 -0.141 -0.105 -0.105
#請幫我檢查如何幫我把fit適配度變好
#mi越大多做這件事，就會進步越多(mi做了卡方值下降多少)
#通常mi值>3.84，就會降卡方值(因為卡方值>3.84就會顯著)
# N1 ~~ N2 mi最大
Model2<-
'
F1=~A1+A2+A3+A4+A5
F2=~C1+C2+C3+C4+C5
F3=~E1+E2+E3+E4+E5
F4=~N1+N2+N3+N4+N5
F5=~O1+O2+O3+O4+O5
N1~~N2
'
#fit.measures=T，常見的適配度資料
#standardized=T，係數標準化
#經標準化後，factor loading:0-1，兩個變項的相關性是標準化係數
fit2<-cfa(Model2, data=dta1,estimator="ML")
#CFI,TLI都要>0.9
#RMSEA,SRMR都要<0.08
#以上都滿足才是好模型
summary(fit2, fit.measures=T,standardized=T)
## lavaan 0.6.14 ended normally after 57 iterations
##
## Estimator ML
## Optimization method NLMINB
## Number of model parameters 61
##
## Used Total
## Number of observations 1225 1400
##
## Model Test User Model:
##
## Test statistic 2203.611
## Degrees of freedom 264
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Model Test Baseline Model:
##
## Test statistic 9503.229
## Degrees of freedom 300
## P-value 0.000
##
## User Model versus Baseline Model:
##
## Comparative Fit Index (CFI) 0.789
## Tucker-Lewis Index (TLI) 0.761
##
## Loglikelihood and Information Criteria:
##
## Loglikelihood user model (H0) -50316.240
## Loglikelihood unrestricted model (H1) -49214.435
##
## Akaike (AIC) 100754.481
## Bayesian (BIC) 101066.233
## Sample-size adjusted Bayesian (SABIC) 100872.471
##
## Root Mean Square Error of Approximation:
##
## RMSEA 0.077
## 90 Percent confidence interval - lower 0.074
## 90 Percent confidence interval - upper 0.080
## P-value H_0: RMSEA <= 0.050 0.000
## P-value H_0: RMSEA >= 0.080 0.081
##
## Standardized Root Mean Square Residual:
##
## SRMR 0.075
##
## Parameter Estimates:
##
## Standard errors Standard
## Information Expected
## Information saturated (h1) model Structured
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
## F1 =~
## A1 1.000 0.474 0.338
## A2 -1.676 0.162 -10.319 0.000 -0.795 -0.670
## A3 -2.135 0.202 -10.547 0.000 -1.013 -0.753
## A4 -1.694 0.174 -9.719 0.000 -0.803 -0.540
## A5 -1.788 0.173 -10.360 0.000 -0.848 -0.683
## F2 =~
## C1 1.000 0.656 0.532
## C2 1.122 0.084 13.323 0.000 0.736 0.550
## C3 1.087 0.082 13.282 0.000 0.714 0.547
## C4 -1.502 0.100 -15.094 0.000 -0.986 -0.708
## C5 -1.586 0.110 -14.393 0.000 -1.041 -0.631
## F3 =~
## E1 1.000 0.910 0.562
## E2 1.261 0.074 17.011 0.000 1.148 0.703
## E3 -0.937 0.059 -15.820 0.000 -0.853 -0.621
## E4 -1.150 0.067 -17.121 0.000 -1.047 -0.711
## E5 -0.829 0.056 -14.772 0.000 -0.755 -0.560
## F4 =~
## N1 1.000 1.071 0.676
## N2 0.906 0.035 25.657 0.000 0.970 0.629
## N3 1.112 0.058 19.268 0.000 1.191 0.748
## N4 0.985 0.054 18.198 0.000 1.054 0.666
## N5 0.870 0.054 16.207 0.000 0.931 0.571
## F5 =~
## O1 1.000 0.654 0.568
## O2 -1.021 0.090 -11.335 0.000 -0.668 -0.426
## O3 1.476 0.099 14.936 0.000 0.966 0.776
## O4 0.454 0.064 7.057 0.000 0.297 0.244
## O5 -1.003 0.079 -12.737 0.000 -0.656 -0.499
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
## .N1 ~~
## .N2 0.704 0.061 11.523 0.000 0.704 0.504
## F1 ~~
## F2 -0.101 0.016 -6.388 0.000 -0.324 -0.324
## F3 0.284 0.033 8.560 0.000 0.659 0.659
## F4 0.090 0.021 4.372 0.000 0.177 0.177
## F5 -0.102 0.016 -6.392 0.000 -0.328 -0.328
## F2 ~~
## F3 -0.216 0.027 -7.868 0.000 -0.361 -0.361
## F4 -0.245 0.031 -7.886 0.000 -0.349 -0.349
## F5 0.124 0.019 6.432 0.000 0.288 0.288
## F3 ~~
## F4 0.263 0.039 6.691 0.000 0.270 0.270
## F5 -0.305 0.032 -9.604 0.000 -0.512 -0.512
## F4 ~~
## F5 -0.118 0.028 -4.249 0.000 -0.169 -0.169
##
## Variances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
## .A1 1.746 0.073 23.965 0.000 1.746 0.886
## .A2 0.774 0.039 19.632 0.000 0.774 0.551
## .A3 0.785 0.047 16.545 0.000 0.785 0.433
## .A4 1.572 0.071 22.220 0.000 1.572 0.709
## .A5 0.823 0.043 19.263 0.000 0.823 0.534
## .C1 1.089 0.050 21.591 0.000 1.089 0.716
## .C2 1.251 0.059 21.282 0.000 1.251 0.698
## .C3 1.192 0.056 21.332 0.000 1.192 0.701
## .C4 0.966 0.058 16.632 0.000 0.966 0.498
## .C5 1.635 0.084 19.382 0.000 1.635 0.601
## .E1 1.796 0.081 22.110 0.000 1.796 0.684
## .E2 1.351 0.071 19.098 0.000 1.351 0.506
## .E3 1.159 0.055 21.141 0.000 1.159 0.614
## .E4 1.070 0.057 18.812 0.000 1.070 0.494
## .E5 1.248 0.056 22.137 0.000 1.248 0.686
## .N1 1.360 0.074 18.495 0.000 1.360 0.543
## .N2 1.436 0.073 19.648 0.000 1.436 0.604
## .N3 1.116 0.071 15.741 0.000 1.116 0.440
## .N4 1.394 0.073 19.130 0.000 1.394 0.556
## .N5 1.795 0.084 21.412 0.000 1.795 0.674
## .O1 0.899 0.045 20.188 0.000 0.899 0.677
## .O2 2.012 0.088 22.759 0.000 2.012 0.819
## .O3 0.617 0.055 11.298 0.000 0.617 0.398
## .O4 1.387 0.057 24.198 0.000 1.387 0.940
## .O5 1.300 0.060 21.694 0.000 1.300 0.751
## F1 0.225 0.041 5.462 0.000 1.000 1.000
## F2 0.431 0.049 8.718 0.000 1.000 1.000
## F3 0.829 0.086 9.690 0.000 1.000 1.000
## F4 1.146 0.098 11.686 0.000 1.000 1.000
## F5 0.428 0.047 9.089 0.000 1.000 1.000
# 依照dta1做出來的修正模型，用dta2的資料帶入
Model3<-
'
F1=~A1+A2+A3+A4+A5
F2=~C1+C2+C3+C4+C5
F3=~E1+E2+E3+E4+E5
F4=~N1+N2+N3+N4+N5
F5=~O1+O2+O3+O4+O5
N1~~N2
'
#fit.measures=T，常見的適配度資料
#standardized=T，係數標準化
#經標準化後，factor loading:0-1，兩個變項的相關性是標準化係數
fit3<-cfa(Model3, data=dta2,estimator="ML")
#CFI,TLI都要>0.9
#RMSEA,SRMR都要<0.08
#以上都滿足才是好模型
summary(fit3, fit.measures=T,standardized=T)
## lavaan 0.6.14 ended normally after 57 iterations
##
## Estimator ML
## Optimization method NLMINB
## Number of model parameters 61
##
## Used Total
## Number of observations 1211 1400
##
## Model Test User Model:
##
## Test statistic 1974.441
## Degrees of freedom 264
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Model Test Baseline Model:
##
## Test statistic 9158.065
## Degrees of freedom 300
## P-value 0.000
##
## User Model versus Baseline Model:
##
## Comparative Fit Index (CFI) 0.807
## Tucker-Lewis Index (TLI) 0.781
##
## Loglikelihood and Information Criteria:
##
## Loglikelihood user model (H0) -49291.641
## Loglikelihood unrestricted model (H1) -48304.420
##
## Akaike (AIC) 98705.281
## Bayesian (BIC) 99016.333
## Sample-size adjusted Bayesian (SABIC) 98822.572
##
## Root Mean Square Error of Approximation:
##
## RMSEA 0.073
## 90 Percent confidence interval - lower 0.070
## 90 Percent confidence interval - upper 0.076
## P-value H_0: RMSEA <= 0.050 0.000
## P-value H_0: RMSEA >= 0.080 0.000
##
## Standardized Root Mean Square Residual:
##
## SRMR 0.076
##
## Parameter Estimates:
##
## Standard errors Standard
## Information Expected
## Information saturated (h1) model Structured
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
## F1 =~
## A1 1.000 0.490 0.347
## A2 -1.507 0.146 -10.330 0.000 -0.738 -0.630
## A3 -1.955 0.182 -10.730 0.000 -0.958 -0.752
## A4 -1.457 0.154 -9.457 0.000 -0.714 -0.482
## A5 -1.821 0.173 -10.550 0.000 -0.892 -0.687
## F2 =~
## C1 1.000 0.694 0.561
## C2 1.168 0.078 14.965 0.000 0.810 0.624
## C3 0.997 0.073 13.693 0.000 0.691 0.541
## C4 -1.378 0.087 -15.860 0.000 -0.956 -0.703
## C5 -1.445 0.097 -14.914 0.000 -1.002 -0.621
## F3 =~
## E1 1.000 0.930 0.567
## E2 1.209 0.071 17.034 0.000 1.125 0.706
## E3 -0.892 0.056 -15.844 0.000 -0.829 -0.624
## E4 -1.090 0.065 -16.874 0.000 -1.014 -0.694
## E5 -0.784 0.054 -14.464 0.000 -0.729 -0.545
## F4 =~
## N1 1.000 1.059 0.676
## N2 0.960 0.034 27.952 0.000 1.018 0.668
## N3 1.263 0.058 21.666 0.000 1.338 0.838
## N4 0.999 0.051 19.677 0.000 1.058 0.680
## N5 0.834 0.051 16.374 0.000 0.884 0.547
## F5 =~
## O1 1.000 0.618 0.562
## O2 -1.011 0.104 -9.712 0.000 -0.624 -0.406
## O3 1.245 0.105 11.813 0.000 0.769 0.662
## O4 0.422 0.071 5.944 0.000 0.261 0.223
## O5 -0.904 0.091 -9.932 0.000 -0.559 -0.420
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
## .N1 ~~
## .N2 0.648 0.055 11.798 0.000 0.648 0.495
## F1 ~~
## F2 -0.115 0.017 -6.622 0.000 -0.339 -0.339
## F3 0.320 0.036 8.777 0.000 0.703 0.703
## F4 0.121 0.022 5.491 0.000 0.234 0.234
## F5 -0.081 0.015 -5.367 0.000 -0.269 -0.269
## F2 ~~
## F3 -0.226 0.029 -7.794 0.000 -0.350 -0.350
## F4 -0.213 0.030 -7.097 0.000 -0.290 -0.290
## F5 0.133 0.021 6.481 0.000 0.311 0.311
## F3 ~~
## F4 0.341 0.041 8.244 0.000 0.346 0.346
## F5 -0.217 0.029 -7.539 0.000 -0.377 -0.377
## F4 ~~
## F5 -0.039 0.026 -1.506 0.132 -0.060 -0.060
##
## Variances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
## .A1 1.748 0.074 23.750 0.000 1.748 0.879
## .A2 0.829 0.041 20.399 0.000 0.829 0.603
## .A3 0.704 0.043 16.212 0.000 0.704 0.434
## .A4 1.681 0.074 22.701 0.000 1.681 0.767
## .A5 0.891 0.047 18.837 0.000 0.891 0.528
## .C1 1.049 0.050 21.152 0.000 1.049 0.686
## .C2 1.028 0.052 19.756 0.000 1.028 0.610
## .C3 1.153 0.054 21.491 0.000 1.153 0.707
## .C4 0.936 0.054 17.189 0.000 0.936 0.506
## .C5 1.603 0.081 19.852 0.000 1.603 0.615
## .E1 1.829 0.084 21.872 0.000 1.829 0.679
## .E2 1.272 0.068 18.790 0.000 1.272 0.501
## .E3 1.078 0.052 20.898 0.000 1.078 0.610
## .E4 1.108 0.058 19.179 0.000 1.108 0.519
## .E5 1.257 0.057 22.165 0.000 1.257 0.703
## .N1 1.337 0.068 19.657 0.000 1.337 0.544
## .N2 1.283 0.065 19.827 0.000 1.283 0.553
## .N3 0.759 0.063 12.014 0.000 0.759 0.298
## .N4 1.299 0.065 19.874 0.000 1.299 0.537
## .N5 1.825 0.082 22.369 0.000 1.825 0.700
## .O1 0.827 0.046 18.074 0.000 0.827 0.684
## .O2 1.972 0.090 21.945 0.000 1.972 0.835
## .O3 0.760 0.055 13.935 0.000 0.760 0.562
## .O4 1.302 0.054 23.920 0.000 1.302 0.950
## .O5 1.462 0.067 21.721 0.000 1.462 0.824
## F1 0.240 0.043 5.577 0.000 1.000 1.000
## F2 0.481 0.052 9.273 0.000 1.000 1.000
## F3 0.865 0.089 9.714 0.000 1.000 1.000
## F4 1.122 0.093 12.027 0.000 1.000 1.000
## F5 0.382 0.047 8.056 0.000 1.000 1.000
table <- as.data.frame(rbind(
fitMeasures(fit1, c("chisq", "df", "rmsea","srmr","tli","cfi")),
fitMeasures(fit2, c("chisq", "df", "rmsea","srmr","tli","cfi")),
fitMeasures(fit3, c("chisq", "df", "rmsea","srmr","tli","cfi"))))
table
## chisq df rmsea srmr tli cfi
## 1 2366.902 265 0.08046652 0.07781427 0.7414482 0.7716126
## 2 2203.611 264 0.07744392 0.07547174 0.7605076 0.7892467
## 3 1974.441 264 0.07314422 0.07577035 0.7805748 0.8069058
anova(fit2, fit3)
## Warning in lavTestLRT(object = object, ..., model.names = NAMES): lavaan WARNING:
## Some restricted models fit better than less restricted models;
## either these models are not nested, or the less restricted model
## failed to reach a global optimum. Smallest difference =
## -229.170054172686
## Warning in lavTestLRT(object = object, ..., model.names = NAMES): lavaan
## WARNING: some models have the same degrees of freedom
##
## Chi-Squared Difference Test
##
## Df AIC BIC Chisq Chisq diff RMSEA Df diff Pr(>Chisq)
## fit2 264 100754 101066 2203.6
## fit3 264 98705 99016 1974.4 -229.17 0 0