我试图使用lcsm软件包拟合两个时间点的二元潜在变化评分模型,但遇到了一个错误。
当我尝试提取拟合统计量时,我得到以下错误:
Error: No glance method for objects of class character
字符串
当我尝试提取参数估计值时,我得到以下错误:
Error: No tidy method for objects of class character
型
有人知道如何修复这些错误吗?谢谢!
下面是我的语法:
lavaan_bi_lcsm_fit <-
specify_bi_lcsm(df_wide,
timepoints = 2,
var_x = c("srpf_ses1","srpf_ses2"),
model_x = list(alpha_constant = TRUE,
beta = TRUE,
phi = TRUE),
var_y = c("avg_hippocampus1","avg_hippocampus2"),
model_y = list(alpha_constant = TRUE,
beta = TRUE,
phi = TRUE),
coupling = list(delta_lag_xy = TRUE,
delta_lag_yx = TRUE))
extract_fit(lavaan_bi_lcsm_fit)
extract_param(lavaan_bi_lcsm_fit)
型
1条答案
按热度按时间rqqzpn5f1#
看起来主要问题是函数
specify_bi_lcsm()
返回指定模型的 lavaan 语法作为 character 对象,而函数extract_fit()
和extract_param()
需要一个包含拟合模型信息的 lavaan 对象。我假设你的目标是使用
fit_bi_lcsm()
函数来拟合模型,但却意外地使用了specify_bi_lcsm()
。我认为你只需要做一些小的修改来修复错误消息:
1.将
specify_bi_lcsm()
替换为fit_bi_lcsm()
1.从代码中删除
timepoints = 2,
行,因为此参数仅用于生成 lavaan 语法,而不是拟合模型。fit_bi_lcsm()
会根据您在var_x
和var_y
参数中指定的变量数量自动检测时间点的数量:这样的东西应该是可行的:
字符串
现在
lavaan_bi_lcsm_fit
是一个 lavaan 对象(或R语言中的'Formal class lavaan'),您应该能够提取拟合统计量和模型参数估计值(假设您的模型可以被估计):型