我使用多层次SEM来调查智力对团队冲突发生的影响，并考察多元文化团队中冲突对团队绩效的影响。智力是在个人层面衡量的，冲突和表现是在团队层面衡量的。智力和冲突是潜在变量，其中每一个都由三个观察变量来测量(x1，x2，x3用于测量智力，y1，y2，y3用于测量冲突(。我正在通过R和Lavan软件包分析数据。这是我的代码：
model<-'
level: 1
intelligence=~x1+x2+x3
Level: 2
conflict=~y1+y2+y3
conflict~intelligence
performance~conflict'
fitmodel <- cfa(model, data=mydata, std.lv=FALSE, cluster="team_id")
然而，当我运行我的代码时，我会遇到这个错误：
lav_data_full中出错(data=data，group=group，cluster=cluster，：lavan错误：数据集中缺少观察到的变量：情报
如果你能帮我解决这个错误，我将不胜感激。
我从lavan页面得到了这个：(https://lavaan.ugent.be/tutorial/before.html)
一些重要功能还不可用：
完全支持分层/多级数据集(多级cfa、多级sem(；但是，0.6版本仅支持具有随机截获的两级cfa/sem，用于连续完整数据
支持除连续、二进制和序数之外的变量类型(例如：零膨胀计数数据、标称数据、非高斯连续数据(
支持离散潜在变量(混合模型、潜在类(
我怀疑你违反了连续完整数据
除了承认lavan的MSEM有限之外，我还可以提供额外的指针，因为您的模型规范中存在一些缺陷：
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Lavan分别对待1级和2级模型。因此，如果您想在级别2中使用智能作为预测器，则必须在级别2中再次指定测量模型。
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我不是SEM的专家，所以这一点可能是错误的。但我确实对你的1级和2级规范感到困惑。例如，如果您的DV是Y，那么Y应该出现在级别1和级别2，因为它具有组内和组间差异。但是您只在级别1指定了一个度量模型，在级别2指定了一堆新的度量模型。