SEM模型(lavaan)的方差通货膨胀因子(VIF)估计

Question

我试图从结构方程模型(SEM)中求出方差通货膨胀因子(VIF)。我的模型是：

# load the data
library(readxl)
Log_And_SurveyResult <- read_excel("C:/Users/Aakash/Desktop/analysis/Today/Mot-Log.xlsx")

# load lavaan
library(lavaan)

#scale the variables
Log_And_SurveyResult$Time <-
scale(Log_And_SurveyResult$TotalActivity)

model <-
Ct =~ CT1 + CT2 + CT3
R =~ R1 + R2 + R3
B =~ B1 + B2 + B3
UserActivity =~ Time + TotalActivity

fit <- sem(model,data = Log_And_SurveyResult, std.lv = TRUE)
summary(fit, standardized=T)

以下是我的数据示例：

Time,TotalActivity,CT1,CT2,CT3,R1,R2,R3,B1,B2,B3
-0.4923798,-0.09991485,4,4,4,3,3,3,3,3,2
-1.0519708,-1.12771752,3,2,2,2,2,3,4,2,3
-0.5330384,-0.06320762,4,4,5,5,4,4,4,4,4
-1.0134522,-0.67805386,5,4,4,5,5,4,4,5,5
-1.1568273,-1.18277838,4,3,4,3,2,3,3,4,4
-0.8561675,-0.12744528,3,4,4,4,4,3,3,3,3

当我运行vif(fit)时，会得到错误：

Error: $ operator not defined for this S4 class

下面是来自：http://minato.sip21c.org/msb/man/VIF.html的示例

关于VIF的大多数示例和教程都是通过使用多元回归模型生成的。但是我怎样才能得到我的扫描电镜模型的VIF呢？

Answer 1

若要估计由软件包sem()函数生成的模型的VIF，可以创建一个二进制虚拟变量，将其与其模型中的自变量进行回归，然后使用vif()估计方差通货膨胀因子。示例：

## Create random binary variable
Log_And_SurveyResult$randomvar <- rbinom(nrow(Log_And_SurveyResult), 1, 0.5)

## Model and VIF
Model <- lm(randomvar ~ CT1 + CT2 + CT3, data=Log_And_SurveyResult)
vif(Model)