使用semPaths()创建带有分类响应变量的扫描电镜模型的路径图

Question

我想使用semPaths()创建一个带有分类响应变量的扫描电镜模型的路径图。然而，我遇到了一个错误：

library(lavaan)
library(semPlot)

table.7.5 <-read.table("http://www.da.ugent.be/datasets/Agresti2002.Table.7.5.dat",header=TRUE)

table.7.5$mental <- ordered(table.7.5$mental,levels = c("well","mild","moderate","impaired"))

model <- "mental ~ ses + life"

fit <- sem(model, data=table.7.5)

semPaths(fit,"std",edge.label.cex = 0.5, curvePivot=TRUE,layout = "tree")

错误是：

colnames<-(*tmp*，value = "mental")中出错:尝试在少于两个维度的对象上设置“colname”

谢谢

Answer 1

有人帮我解决了这个问题，用res.cov替换了cov的内容。我不知道为什么，但当它是有序数据时，lavaan将隐含的协方差矩阵放在res.cov中，而不是cov中。

你所要做的就是：

fit@SampleStats@cov<-fit@SampleStats@res.cov

在调用之前：

semPaths(fit,"std",edge.label.cex = 0.5, curvePivot=TRUE,layout = "tree")

Answer 2

上面的解决方案解决了当前CRAN版本semPlots()的问题。同时，这个问题已经在开发版本中得到了解决。要安装它，请运行以下命令：

library(devtools)
install_github("SachaEpskamp/semPlot")

有关更多详细信息，请阅读以下内容：

https://github.com/SachaEpskamp/semPlot/issues/9