Модель MIMIC не смогла сойтись: использование лаваана для оценки влияния расширения прав и возможностей матерей на недостаточное питание детей
indicators <- c("stunting", "wasting", "underweight_small")
independent_vars<- c("colostrum", "ors", "familyplanning","foodgroups", "visits", "occupation", "respIncome", "resphealthdec", "lhhpurchases", "ownhouse", "wland")
control_vars <- c("maternalage", "maternaleduc", "BMI_cat", "wland", "child_age", "childgender", "birthorder", "twin", "residence", "hhhage", "hhgender", "residence", "religion", "wstatus", "anc")
model<- "
# Latent variable with indicators
child_malnutrition =~ stunting + wasting + underweight_small
# Independent variables
child_malnutrition ~ colostrum + ors + familyplanning + foodgroups + visits + occupation + respIncome + resphealthdec + lhhpurchases + ownhouse + wland
# Control variables
child_malnutrition ~ maternalage + maternaleduc + BMI_cat + child_age + childgender + birthorder + twin + residence + hhhage + hhgender + religion + wstatus + anc
"
fit <- sem(model, data = April_4_Dat)
summary(fit)
Я попытался установить начальные значения, они каким-то образом сошлись, но в результатах не было значений p, и я получил предупреждение о том, что результаты ненадежны. Я также пробовал измерять питание детей как составную переменную, но результаты оказались недостоверными. Я использую данные обследования демографического здоровья.
Set initial values for the parameters
start_vals <- c(col = 0.5, orth = 0.3)
# Set optimization method
opt_method <- "BFGS"
# Fit the model with different starting values and optimization methods
fit1 <- sem(model, data = April_4_Dat, start = start_vals, optim.method = opt_method)
fit2 <- sem(model, data = April_4_Dat, start = c(col = 0.1, orth = 0.6), optim.method = "NLMINB")
# Compare the results
summary(fit1)
summary(fit2)