PLS-SEM_MED
Heru Wiryanto
April 15, 2017
Load Data, Check Asumption, Data Cleaning
## This is lavaan 0.5-23.1097## lavaan is BETA software! Please report any bugs.## AF1 AF2 AF3 LY1
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## [41] 1.252068e-02 9.812243e-03 5.530799e-03 3.922989e-03 1.681704e-03
## [46] 1.601108e-03 6.049311e-16 -8.313423e-17Item TI4 and TI5 have eigen values negatives -> erased
## 'data.frame': 176 obs. of 46 variables:
## $ AF1 : int 3 2 5 3 5 4 2 5 4 4 ...
## $ AF2 : int 3 2 5 3 6 4 2 4 4 3 ...
## $ AF3 : int 3 3 5 3 6 4 2 5 4 5 ...
## $ LY1 : int 3 4 3 4 3 4 4 4 4 3 ...
## $ LY2 : int 3 4 5 4 5 4 3 5 4 3 ...
## $ LY3 : int 3 4 3 4 5 4 2 4 4 3 ...
## $ CT1 : int 3 3 4 5 5 4 3 5 4 3 ...
## $ CT2 : int 3 4 4 5 5 4 2 5 4 4 ...
## $ PR1 : int 4 5 4 5 6 5 1 5 4 4 ...
## $ PR2 : int 5 5 4 5 5 4 1 5 4 4 ...
## $ PR3 : int 4 5 4 5 5 6 1 5 4 4 ...
## $ SS1 : int 3 2 5 4 5 3 2 5 3 4 ...
## $ SS2 : int 2 2 3 3 5 3 2 3 3 4 ...
## $ SS3 : int 4 3 5 4 4 4 5 4 4 3 ...
## $ FS1 : int 3 2 2 3 3 4 5 4 4 3 ...
## $ FS2 : int 4 4 5 4 4 3 2 5 3 4 ...
## $ FS3 : int 3 3 4 4 3 2 3 4 2 5 ...
## $ RJC1: int 4 4 5 4 5 3 2 4 3 5 ...
## $ RJC2: int 4 5 3 4 5 3 2 4 3 5 ...
## $ AC1 : int 3 4 5 3 4 4 5 4 4 5 ...
## $ AC2 : int 3 2 4 3 5 3 3 4 3 5 ...
## $ AC3 : int 3 3 5 3 5 4 3 5 4 4 ...
## $ AC4 : int 3 2 2 4 2 3 2 4 3 4 ...
## $ AC5 : int 3 4 5 3 5 4 2 3 4 4 ...
## $ AC6 : int 2 3 5 3 5 4 2 3 4 4 ...
## $ AC7 : int 3 3 4 3 5 4 5 4 4 5 ...
## $ AC8 : int 3 4 4 4 4 4 3 4 4 5 ...
## $ CC1 : int 4 5 4 4 4 4 4 4 3 5 ...
## $ CC2 : int 3 2 3 3 4 4 6 3 4 4 ...
## $ CC3 : int 2 2 3 3 3 3 2 3 3 4 ...
## $ CC4 : int 3 4 3 4 4 4 3 3 4 5 ...
## $ CC5 : int 3 3 5 3 5 4 5 5 4 5 ...
## $ CC6 : int 4 2 5 4 4 4 2 5 4 5 ...
## $ CC7 : int 3 2 5 3 4 4 4 5 4 2 ...
## $ CC8 : int 4 2 5 4 5 4 2 4 3 2 ...
## $ NC1 : int 5 5 5 4 4 4 2 5 4 4 ...
## $ NC2 : int 4 3 2 3 2 4 1 4 4 5 ...
## $ NC3 : int 2 3 2 3 2 3 1 3 3 4 ...
## $ NC4 : int 3 3 5 3 5 4 4 5 4 5 ...
## $ NC5 : int 4 3 5 3 5 4 2 3 4 4 ...
## $ NC6 : int 3 4 5 3 5 4 5 5 4 5 ...
## $ NC7 : int 3 4 4 3 5 4 5 4 4 3 ...
## $ NC8 : int 3 4 4 4 2 3 6 4 3 4 ...
## $ TI1 : int 4 4 3 4 5 4 6 6 4 2 ...
## $ TI2 : int 2 3 2 4 3 3 5 3 3 2 ...
## $ TI3 : int 3 3 2 4 2 4 5 3 4 2 ...SEM Preparing Model
## Warning in qgraph(Edgelist, labels = nLab, bidirectional = Bidir, directed
## = Directed, : The following arguments are not documented and likely not
## arguments of qgraph and thus ignored: loopRotation; residuals; residScale;
## residEdge; CircleEdgeEnd
## Warning in qgraph(Edgelist, labels = nLab, bidirectional = Bidir, directed
## = Directed, : The following arguments are not documented and likely not
## arguments of qgraph and thus ignored: loopRotation; residuals; residScale;
## residEdge; CircleEdgeEnd
Summarized SEM Analysis
## lavaan (0.5-23.1097) converged normally after 65 iterations
##
## Number of observations 176
##
## Estimator ML
## Minimum Function Test Statistic 10987.933
## Degrees of freedom 983
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Parameter Estimates:
##
## Information Expected
## Standard Errors Standard
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
## LME =~
## AF1 1.000 1.013 0.856
## AF2 1.092 0.070 15.663 0.000 1.106 0.868
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## LY1 0.473 0.072 6.590 0.000 0.479 0.468
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## LY3 0.948 0.063 14.971 0.000 0.960 0.847
## CT1 0.771 0.064 12.027 0.000 0.781 0.743
## CT2 1.050 0.063 16.569 0.000 1.063 0.893
## PR1 1.198 0.069 17.472 0.000 1.213 0.916
## PR2 1.140 0.067 17.043 0.000 1.155 0.906
## PR3 1.206 0.071 16.974 0.000 1.222 0.904
## POS =~
## SS1 1.000 0.938 0.810
## SS2 0.809 0.077 10.516 0.000 0.759 0.719
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## FS1 -0.071 0.086 -0.824 0.410 -0.067 -0.064
## FS2 1.029 0.079 12.981 0.000 0.966 0.838
## FS3 0.398 0.074 5.357 0.000 0.374 0.402
## RJC1 1.033 0.073 14.098 0.000 0.969 0.887
## RJC2 0.947 0.075 12.567 0.000 0.888 0.819
## OrgC =~
## AC1 1.000 0.397 0.425
## AC2 1.839 0.342 5.377 0.000 0.730 0.705
## AC3 1.682 0.337 4.988 0.000 0.667 0.586
## AC4 -0.205 0.207 -0.990 0.322 -0.081 -0.079
## AC5 1.946 0.356 5.465 0.000 0.772 0.739
## AC6 1.842 0.344 5.357 0.000 0.731 0.698
## AC7 0.748 0.203 3.674 0.000 0.297 0.345
## AC8 0.769 0.200 3.836 0.000 0.305 0.368
## CC1 -0.220 0.187 -1.177 0.239 -0.087 -0.094
## CC2 0.138 0.212 0.651 0.515 0.055 0.052
## CC3 1.289 0.276 4.667 0.000 0.512 0.511
## CC4 0.202 0.178 1.133 0.257 0.080 0.091
## CC5 0.824 0.201 4.097 0.000 0.327 0.407
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## CC7 0.898 0.258 3.485 0.000 0.356 0.321
## CC8 2.011 0.379 5.301 0.000 0.798 0.679
## NC1 1.567 0.323 4.855 0.000 0.622 0.553
## NC2 0.745 0.280 2.659 0.008 0.296 0.228
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## NC4 1.787 0.346 5.169 0.000 0.709 0.637
## NC5 1.581 0.325 4.870 0.000 0.627 0.556
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## NC7 0.083 0.257 0.325 0.745 0.033 0.026
## NC8 -1.725 0.351 -4.917 0.000 -0.684 -0.568
## TI =~
## TI1 1.000 1.023 0.747
## TI2 0.885 0.083 10.647 0.000 0.906 0.810
## TI3 1.129 0.099 11.390 0.000 1.156 0.912
##
## Regressions:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
## POS ~
## LME 0.729 0.070 10.366 0.000 0.787 0.787
## OrgC ~
## POS 0.264 0.065 4.092 0.000 0.625 0.625
## LME 0.055 0.042 1.316 0.188 0.141 0.141
## TI ~
## POS -0.589 0.167 -3.523 0.000 -0.540 -0.540
## OrgC -1.055 0.346 -3.046 0.002 -0.409 -0.409
## LME 0.380 0.124 3.077 0.002 0.376 0.376
##
## Variances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
## .AF1 0.375 0.043 8.637 0.000 0.375 0.268
## .AF2 0.401 0.047 8.551 0.000 0.401 0.247
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## .LY1 0.818 0.088 9.305 0.000 0.818 0.781
## .LY2 0.504 0.056 8.941 0.000 0.504 0.382
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## .CT2 0.287 0.035 8.306 0.000 0.287 0.202
## .PR1 0.281 0.035 7.949 0.000 0.281 0.160
## .PR2 0.292 0.036 8.137 0.000 0.292 0.180
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## .SS1 0.461 0.057 8.076 0.000 0.461 0.344
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## .SS3 0.863 0.092 9.380 0.000 0.863 0.999
## .FS1 1.074 0.115 9.378 0.000 1.074 0.996
## .FS2 0.394 0.051 7.758 0.000 0.394 0.297
## .FS3 0.723 0.078 9.251 0.000 0.723 0.838
## .RJC1 0.254 0.037 6.827 0.000 0.254 0.213
## .RJC2 0.386 0.048 7.981 0.000 0.386 0.329
## .AC1 0.713 0.078 9.190 0.000 0.713 0.819
## .AC2 0.538 0.063 8.520 0.000 0.538 0.502
## .AC3 0.852 0.095 8.928 0.000 0.852 0.657
## .AC4 1.055 0.113 9.375 0.000 1.055 0.994
## .AC5 0.495 0.059 8.333 0.000 0.495 0.453
## .AC6 0.562 0.066 8.554 0.000 0.562 0.512
## .AC7 0.649 0.070 9.263 0.000 0.649 0.881
## .AC8 0.594 0.064 9.245 0.000 0.594 0.865
## .CC1 0.852 0.091 9.373 0.000 0.852 0.991
## .CC2 1.125 0.120 9.379 0.000 1.125 0.997
## .CC3 0.742 0.082 9.075 0.000 0.742 0.739
## .CC4 0.774 0.083 9.374 0.000 0.774 0.992
## .CC5 0.539 0.059 9.209 0.000 0.539 0.834
## .CC6 0.532 0.065 8.152 0.000 0.532 0.415
## .CC7 1.106 0.119 9.281 0.000 1.106 0.897
## .CC8 0.746 0.086 8.639 0.000 0.746 0.539
## .NC1 0.879 0.098 8.999 0.000 0.879 0.694
## .NC2 1.594 0.171 9.333 0.000 1.594 0.948
## .NC3 1.197 0.128 9.370 0.000 1.197 0.988
## .NC4 0.738 0.084 8.789 0.000 0.738 0.595
## .NC5 0.878 0.098 8.992 0.000 0.878 0.691
## .NC6 0.856 0.093 9.190 0.000 0.856 0.819
## .NC7 1.666 0.178 9.380 0.000 1.666 0.999
## .NC8 0.984 0.110 8.968 0.000 0.984 0.678
## .TI1 0.828 0.106 7.807 0.000 0.828 0.442
## .TI2 0.430 0.063 6.800 0.000 0.430 0.344
## .TI3 0.271 0.074 3.666 0.000 0.271 0.169
## LME 1.026 0.145 7.081 0.000 1.000 1.000
## .POS 0.335 0.058 5.804 0.000 0.380 0.380
## .OrgC 0.071 0.026 2.775 0.006 0.451 0.451
## .TI 0.617 0.118 5.216 0.000 0.589 0.589Fit measure
fitMeasures(fit)## npar fmin chisq
## 98.000 31.216 10987.933
## df pvalue baseline.chisq
## 983.000 0.000 14887.790
## baseline.df baseline.pvalue cfi
## 1035.000 0.000 0.278
## tli nnfi rfi
## 0.240 0.240 0.223
## nfi pnfi ifi
## 0.262 0.249 0.280
## rni logl unrestricted.logl
## 0.278 -10259.804 -4765.838
## aic bic ntotal
## 20715.608 21026.315 176.000
## bic2 rmsea rmsea.ci.lower
## 20715.973 0.240 0.236
## rmsea.ci.upper rmsea.pvalue rmr
## 0.245 0.000 0.186
## rmr_nomean srmr srmr_bentler
## 0.186 0.158 0.158
## srmr_bentler_nomean srmr_bollen srmr_bollen_nomean
## 0.158 0.158 0.158
## srmr_mplus srmr_mplus_nomean cn_05
## 0.158 0.158 17.931
## cn_01 gfi agfi
## 18.444 0.329 0.262
## pgfi mfi ecvi
## 0.299 0.000 63.545