Équations structurelles: comment spécifier les effets d'interaction dans le package R lavaan

J'utilise package R lavaan pour estimer un modèle d'équation structurelle. Disons que le modèle se compose de 1 variable manifeste endogène avec 1 variable explicative latente et 2 variables explicites manifestes:

group = {0,1}
attitude1 = latent,scale
age = respondent's age

Le modèle de lave souhaité est alors (ne fonctionne pas):

model <- '
attitude1 =~ att1 + att2 + att3
outcome ~ age*group + attitude1*group'

Mon objectif est, dans la ligne de ce qui peut être fait en régression linéaire, d' établir des effets principaux et d'interaction entre chaque variable et groupe. Cela peut-il être fait?

r interaction sem lavaan

— Maxim.K
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Il n'y a actuellement aucune méthode implémentée au niveau du modèle, mais vous pouvez créer une nouvelle variable qui est juste attitude1*group, ou vous pouvez simplement utiliser l'analyse multigroupe, ce qui peut être plus approprié dans ce cas.

— jebyrnes
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Merci. Malheureusement, l'analyse de l'invariabilité des groupes donne des résultats vraiment étranges (l'un des groupes est beaucoup plus petit), tandis que la régression linéaire est logique, mais le SEM est plus approprié en raison des échelles indépendantes.

— Maxim.K

Ouais, alors essayez de calculer une variable d'effet d'interaction.

— jebyrnes

Remarque - la dernière version de lavaan introduit la a:bsyntaxe des variables observées.

— jebyrnes