我正在使用lavan运行CFA，并出现以下错误。这很奇怪，因为我以前运行过代码，但它没有给我这个错误。。。
lavaan WARNING:
the optimizer (NLMINB) claimed the model converged, but not all
elements of the gradient are (near) zero; the optimizer may not
have found a local solution use check.gradient = FALSE to skip
this check
以下是型号的代码(N=327(：
comp_model <- '
LC =~ LC_1 + LC_2 + LC_3 + LC_4 + LC_5 + LC_6 + LC_7 + LC_8 + LC_9 + LC_10 + LC_11 + LC_12 + LC_13 + LC_14 + LC_15 + LC_16 + LC_17 + LC_18 + LC_19 + LC_20 + LC_21 + LC_22 + LC_23 + LC_24 + LC_25 + LC_26 + LC_27 + LC_28 + LC_29 + LC_30 + LC_31 + LC_32 + LC_33 + LC_34 + LC_35 + LC_36 + LC_37 + LC_38 + LC_39 + LC_40 + LC_41 + LC_42 + LC_43 + LC_44 + LC_45 + LC_46 + LC_47 + LC_48 + LC_49 + LC_50 + LC_51 + LC_52 + LC_53 + LC_54 + LC_55 + LC_56 + LC_57 + LC_58 + LC_59 + LC_60 + LC_61
MTL =~ MTL_1 + MTL_2 + MTL_3 + MTL_4 + MTL_5 + MTL_6 + MTL_7 + MTL_8 + MTL_9 + MTL_10
WB =~ WB_E_1 + WB_E_2 + WB_E_3 + WB_S_1 + WB_S_2 + WB_S_3 + WB_S_4 + WB_S_5 + WB_P_1 + WB_P_2 + WB_P_3 + WB_P_4 + WB_P_5 + WB_P_6
Coping =~ Coping_A_1 + Coping_A_2 + Coping_A_3 + Coping_A_4 + Coping_A_5 + Coping_A_6 + Coping_A_7 + Coping_A_8 + Coping_A_9 + Coping_A_10 + Coping_A_11 + Coping_A_12 + Coping_A_13 + Coping_A_14 + Coping_PR_1 + Coping_PR_2 + Coping_PR_3 + Coping_PR_4 + Coping_PR_5 + Coping_PR_6 + Coping_PR_7 + Coping_PR_8 + Coping_PR_9 + Coping_PR_10 + Coping_PR_11 + Coping_PR_12 + Coping_APS_1 + Coping_APS_2 + Coping_APS_3 + Coping_APS_4 + Coping_APS_5 + Coping_APS_6 + Coping_APS_7 + Coping_APS_8 + Coping_APS_9 + Coping_APS_10
ENG =~ ENG_1 + ENG_2 + ENG_3 + ENG_4 + ENG_5 + ENG_6 + ENG_7 + ENG_8 + ENG_9
PsyCap =~ ENG_10 + ENG_11 + ENG_12 + ENG_13 + ENG_14 + ENG_15 + ENG_16 + ENG_17 + ENG_18 + ENG_19
E =~ Trait_1_E + Trait_6_E_rev
A =~ Trait_2_A_rev + Trait_7_A
C =~ Trait_3_C + Trait_8_C_rev
ES =~ Trait_4_ES_rev + Trait_9_ES
O =~ Trait_5_O + Trait_10_O_rev
'
这是适合的代码：
lavaan::cfa(model = comp_model,
data = CFA_data,
std.lv = F)
fit需要很长时间才能运行，然后给我警告和摘要代码
summary(comp_model_fit,
standardized=TRUE, # or FALSE??
rsquare = TRUE,
ci = TRUE,
fit.measures=TRUE)
给我这个输出(第一行：
lavaan 0.6-12 did NOT end normally after 296 iterations
** WARNING ** Estimates below are most likely unreliable
Estimator ML
Optimization method NLMINB
Number of model parameters 355
Number of observations 327
Parameter Estimates:
Standard errors Standard
Information Expected
Information saturated (h1) model Structured
Latent Variables:
Estimate Std.Err z-value P(>|z|) ci.lower ci.upper Std.lv Std.all
LC =~
LC_1 1.000 1.000 1.000 0.215 0.342
LC_2 1.234 NA NA NA 0.265 0.460
LC_3 1.304 NA NA NA 0.280 0.484
LC_4 1.417 NA NA NA 0.304 0.427
LC_5 1.294 NA NA NA 0.278 0.427
LC_6 1.250 NA NA NA 0.268 0.465
我不知道为什么现在会出现警告而不是以前，也不知道如何解决这个问题。如有任何见解，我们将不胜感激！
这是一个相当大的模型，估计值只有N=327。一个潜在的麻烦来源是你有(大(5个因素，只有2个指标。这些往往存在经验不足的问题(例如，它们只在具有足够大的因子相关性和足够大的N的模型中被识别，以稳定地估计它们；Steiger，2002(。当你将模型与这5个因素相匹配时，你可以看到是否会出现同样的问题。其他因素都有几个指标，所以你也可以尝试拟合较小的单因素模型，看看其中任何一个是否会出现问题。一般来说，从小处着手，逐步积累是个好建议，因为这也有助于缩小其他类型的问题。