Модель структурного уравнения, проблемы с подгонкой модели
У меня проблемы с применением модели структурного уравнения в R. У меня 18 переменных и 110 повторений. Некоторые переменные распределены ненормально (как эндогенные, так и экзогенные), некоторые из которых не завышены.
Я начал использовать кусочно-SEM, но мне пришлось отказаться от этого подхода, потому что мне нужно представить циклические отношения (например, ABCA), которые нельзя оценить с помощью этого метода. Даже без указания циклов и максимального упрощения модели (включая всего 3 переменные) я получаю плохое соответствие модели и значение P намного ниже 0,05. При использовании Lavaan, хотя я могу включать циклические отношения, у меня возникают те же проблемы с подгонкой модели и P-значением. В чем может быть причина этого?
Я не могу изменить структуру модели (отношения между переменными), пока она не станет биологически абсурдной. Я хотел бы знать: (1) можно ли улучшить соответствие модели, применив какое-либо преобразование или стандартизацию? - Я уже пробовал стандартизировать данные, но у меня те же проблемы; (2) Правильно ли использовать переменные с нулевым раздутием и / или переменные Пуассона с функцией Лава? - Модель принимает переменные такими, какие они есть, и мы получаем результат, но плохо подходят модели; (3) Правильно ли разделить модель так, чтобы количество минимальных повторений соответствовало количеству оцениваемых параметров?
Заранее благодарим за ответ. С уважением.