使用R包LCSM拟合二元潜在变化得分模型时出错

roqulrg3 于 11个月前发布在其他

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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

r

来源：https://stackoverflow.com/questions/76011060/error-when-fitting-a-bivariate-latent-change-score-model-using-r-package-lcsm

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：

lavaan_bi_lcsm_fit <- fit_bi_lcsm(
  data = df_wide,
  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)
)

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）：

extract_fit(lavaan_bi_lcsm_fit)
extract_param(lavaan_bi_lcsm_fit)

型

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