Интерпретация результатов модели структурного уравнения в R

Question

Я использую пакет lavaan в R. В частности, я пытаюсь смоделировать свои данные с помощью Структурной Уравнительной Модели (SEM), но, поскольку я впервые использую этот анализ, я хотел бы попросить обратную связь о результатах модель. Меня больше всего интересует регрессионная часть модели: у меня есть 2 зависимые переменные (VD 1 и VD 2), основанные на рейтингах (непрерывные значения от (0 до 6), и у меня есть независимая переменная (VI1), которая является категоричной (биномиальные значения, присутствует / отсутствует). Моя модель:

Model1 <-‘VD1~VI1
VD2~VI1’

Затем я оцениваю модель с помощью этой команды:

**Model1.fit <- sem(Model1, data=dat)** 

И извлек результаты с помощью этой команды:

summary(Model1.fit, standardized = TRUE, rsq = T, fit.measures=TRUE)

Я использовал эту команду для сюжета:

semPaths(Model1.fit, "par", edge.label.cex = 0.9, curvePivot = TRUE, layout = "tree")

Ниже приводится вывод модели:

lavaan (0.5-23.1097) converged normally after  22 iterations

  Number of observations                           794

  Estimator                                       ML

  Minimum Function Test Statistic                0.000

  Degrees of freedom                              0

Model test baseline model:



Minimum Function Test Statistic              467.628

  Degrees of freedom                                  3

  P-value                                          0.000

User model versus baseline model:

  Comparative Fit Index (CFI)                    1.000

  Tucker-Lewis Index (TLI)                         1.000


Loglikelihood and Information Criteria:

  Loglikelihood user model (H0)                   -3242.601

  Loglikelihood unrestricted model (H1)      -3242.601



 Number of free parameters                          5

  Akaike (AIC)                                  6495.201

  Bayesian (BIC)                                6518.587

  Sample-size adjusted Bayesian (BIC)         6502.709


**Root Mean Square Error of Approximation:**

  RMSEA                                           0.000

  90 Percent Confidence Interval          0.000  0.000

  P-value RMSEA <= 0.05                             NA

**Standardized Root Mean Square Residual:**

  SRMR                                           0.000

**Parameter Estimates:**

  Information                                 Expected

  Standard Errors                             Standard

**Regressions:**
                   Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all

  VD1 ~VI1          1.428    0.099   14.474    0.000    1.428    0.457

VD2 ~ VI1           1.062    0.095   11.126    0.000    1.062    0.367


**Covariances:**
                   Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all

 .VD1 ~~ .VD2        0.813    0.072   11.243    0.000    0.813    0.435

**Variances:**
                    Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all

   .VD1         1.932    0.097   19.925    0.000    1.932 0.791

   .VD2            1.808    0.091   19.925    0.000    1.808    0.865



**R-Square:**
                   Estimate

    VD1            0.209

    VD2            0.135

Есть ли кто-нибудь, кто может помочь мне с интерпретацией различных частей вывода? Я просмотрел некоторую литературу, но до сих пор не понимаю, хорошо ли подходит или нет, так как есть некоторая диатриба по различным показателям отсечения и по статистике хи-квадрат. Действительно, если я правильно понимаю, низкое значение р квадрата хи статистика (р<0,001) в этом случае указывает на то, что моя модель неверна в популяции, это правильно? Большое спасибо за вашу помощь. введите описание изображения здесь