##やろうとしていること
Rstudioで構造方程式モデリング（交差遅延モデル）の分析をしようとしています。関数はlavaanパッケージのlavaan()を用いています。

##分析内容
２時点のパネルデータを用い、それぞれにおける2つの潜在変数（internal, institution）を5つの観測変数（INFLU, COMPLEX, PARTY, ELECTION, CONGRESS）で予測しています。そして、両時点における潜在変数間の交差遅延効果を測定する、というのが分析の大枠です。
モデルにすると構造方程式部分は
X2=α1・X1+β1・Y1+ε1
Y2=α2・X1+β2・Y1+ε2
というものを想定しています（X=internal, Y=institution）。

##使用しているコード
以下がコードになります

model2009 <-'
internal1 =~1*INFLU1+COMPLEX1
institution1 =~ 1*PARTY1+ELECTION1+CONGRESS1
internal2 =~1*INFLU2+COMPLEX2
institution2 =~ 1*PARTY2+ELECTION2+CONGRESS2
INFLU1~~INFLU1; COMPLEX1~~COMPLEX1; PARTY1~~PARTY1; ELECTION1~~ELECTION1; CONGRESS1~~CONGRESS1
INFLU2~~INFLU2; COMPLEX2~~COMPLEX2; PARTY2~~PARTY2; ELECTION2~~ELECTION2; CONGRESS2~~CONGRESS2
internal2~internal1+institution1
institution2~internal1+institution1
internal1~~institution1; internal2~~institution2; internal1~~internal1; institution1~~institution1; internal2~~internal2; institution2~~institution2
'

lavaan(model2009, panel.2009, 
　　　　ordered = c("PARTY1","ELECTION1", "CONGRESS1", "INFLU1", "COMPLEX1", 　　　　"PARTY2","ELECTION2", "CONGRESS2", "INFLU2", "COMPLEX2"),
                     WLS.V = TRUE, sample.nobs=1107)

##問題点
以上のコードを走らせると次のような警告文が表示されます。

 警告メッセージ: 
1:  lav_model_vcov(lavmodel = lavmodel, lavsamplestats = lavsamplestats,  で: 
  lavaan WARNING:
    Could not compute standard errors! The information matrix could
    not be inverted. This may be a symptom that the model is not
    identified.
2:  lav_test_satorra_bentler(lavobject = NULL, lavsamplestats = lavsamplestats,  で: 
  lavaan WARNING: could not invert information matrix needed for robust test statistic

3:  lavaan::lavaan(model = model2009, data = panel.2009, ordered = c("PARTY1",  で: 
  lavaan WARNING: estimation of the baseline model failed.
4:  lav_object_post_check(object) で: 
  lavaan WARNING: some estimated lv variances are negative

エラーとはならないため、走らせることは可能なのですが、実際に分析結果を表示すると、標準誤差の箇所に全てNAが表示されてしまいます。
どうすればいいのでしょうか？

##考えうる原因
警告文の一文目を検索してみたところ、1つの潜在変数で2つの観測変数を予測しようとすると（internal1 =~1*INFLU1+COMPLEX1, institution2 =~ 1*PARTY2+ELECTION2+CONGRESS2の箇所など）表示されるらしいのでうすが、その場合、潜在変数間に相関関係を想定していないことが原因のようで、私のモデルではこれを想定したモデルになっている（internal1~~institution1, internal2~institution2の箇所）はずなのですが、解決されません。

##備考
このデータは調査データが4または5件尺度の順序尺度なので、相関行列の算出にはポリコリック相関（orderedの引数を使っています）を用いています。
また、使用しているデータのpanel2009は、NAが含まれるサンプルは全て排除して分析しています。

行動規範の内容に同意します

回答2件

自己解決

原因

原因はlavaan関数内の引数にありました

解決したコード

model_cross2009 <-'
#lavaan()ではなくsem()を使っているため、測定変数や潜在変数の誤差分散は書く必要がありません
internal1 =~1*INFLU1+COMPLEX1;
institution1 =~ PARTY1+ELECTION1+CONGRESS1;
internal2 =~1*INFLU2+COMPLEX2;
institution2 =~ PARTY2+ELECTION2+CONGRESS2;

internal2 ~ internal1+institution1;
institution2 ~ internal1+institution1
'

result_cross2009 <- sem(model_cross2009, 
                        panel.2009,ordered = c("PARTY1", "ELECTION1", 
                                               "CONGRESS1", "INFLU1", 
                                               "COMPLEX1", "PARTY2","ELECTION2", 
                                               "CONGRESS2", "INFLU2", 
                                               "COMPLEX2"))

詳細

解決した理由は、lavaan（今回はsemですが）関数内のWLS.Vの引数を削除したためです
WLS.Vは使用するのがローデータではなく相関行列の場合にTRUEにする必要がありますが、最初の質問の時点ではローデータを用いていたにも関わらずTRUEにしていたため警告メッセージ、またはエラーが生じました

投稿2020/09/14 21:54

ashu

総合スコア2