我尝试使用Lavan软件包对R进行验证性因素分析(cfa(，但没有成功。
当我适合模型时，我总是收到这样的消息：
lavaan错误：：lavaan(模型=cfa1，数据=data_study1，模型.type="cfa"lavan错误：一些潜在变量名与观察变量名称：同行影响低风险
我已经尝试了一切：更改变量名，消除丢失的数据，确保我的变量类是数字的，但总是相同的错误消息。
这是我的代码：
library(lavaan)
library(MIIVsem)
library(tidyverse)
library(haven)
read_sav("MDUICQ_CFA.sav")
data_study1 <- read_sav("MDUICQ_CFA.sav")
attach(MDUICQ_CFA)
cfa1 <- '
peerinfluence =~ X1_1 + X2_13 + X1_2
lowrisk =~ X1_9 + X1_10 + X1_11
'
fit <- cfa(cfa1, data=data_study1)
summary(fit, fit.measures = TRUE)'
我从未使用过R，我从SPSS中导入了我的数据。
谢谢你的帮助。
我自己也是lavan的初学者，但我建议您的一个或两个潜在变量(同行影响和低风险(与数据集中的某个变量同名。
如果要对现有变量使用回归，则应使用~而不是=~，如：
cfa1 <- '
peerinfluence ~ X1_1 + X2_13 + X1_2
lowrisk ~ X1_9 + X1_10 + X1_11
'
为了补充jordi的答案，我想补充一下，在我的情况下，我已经计算了"潜在的"；变量事先分开(只是简单的行表示该规模的项目(。
当我试图在SEM模型中运行潜在变量时，我遇到了OP提到的错误，因为lavaan检测到变量已经存在于我的数据框架中，它不喜欢这样。解决方案是创建一个没有预先计算变量(平均值(的数据集副本。然后它停止了抱怨，第一次尝试就成功了。