Groups keyboard shortcuts have been updated
Dismiss
See shortcuts
Skip to first unread message
Francesco Cabiddu
Jun 17, 2019, 2:45:39 PM6/17/19
to lavaan
Using R, I am trying to estimate a sample size for the following structural equation model defined using lavaan syntax (R):
```
mod_power <- "
X0=~ x0.1 + x0.2 + x0.3
X1=~ x1.4 + x1.5 + x1.6 + x1.7
X2=~ x2.8 + x2.9 + x2.10 +x2.11 + x2.12 + x2.13 + x2.14 + x2.15 + x2.16 + x2.17 + x2.18 + x2.19
X3=~ x3.20 + x3.21 + x3.22 + x3.23
X4=~ x4.24 + x4.25 + x4.26 + x4.27
X5=~ x5.28 + x5.29 + x5.30 + x5.31 + x5.32 +x5.33
X6=~ x6.34 + x6.35 + x6.36 + x6.37
X7=~ x7.38 + x7.39 + x7.40 + x7.41 + x7.42
X9=~ x9.43 + x9.44 + x9.45 + x9.46 + x9.47
X10a=~ x10a.48 + x10a.49 + x10a.50 + x10a.51 + x10a.52 + x10a.53
X10b=~ x10b.54 + x10b.55 + x10b.56 + x10b.57 + x10b.58 + x10b.59
X11=~ x11.60 + x11.61 + x11.62 + x11.63 + x11.64 + x11.65 + x11.66 + x11.67 + x11.68 + x11.69 + x11.70 + x11.71
X12=~ x12.72 + x12.73 + x12.74 + x12.75 + x12.76 + x12.77
y=~ y78 + y79 + y80 + y81 + y82
X3xX5 =~ x3.20.x5.28 + x3.21.x5.29 + x3.22.x5.30 + x3.23.x5.31_32_33
X4xX5 =~ x4.24.x5.28 + x4.25.x5.29 + x4.26.x5.30 + x4.27.x5.31_32_33
X6xX7=~ x6.34.x7.38 + x6.35.x7.39 + x6.36.x7.40 + x6.37.x7.41_42
X10axX12 =~ x10a.48.x12.72 + x10a.49.x12.73 + x10a.50.x12.74 + x10a.51.x12.75 + x10a.52.x12.76 + x10a.53.x12.77
X10bxX12 =~ x10b.54.x12.72 + x10b.55.x12.73 + x10b.56.x12.74 + x10b.57.x12.75 + x10b.58.x12.76 + x10b.59.x12.77
X1 ~ a*X0
X2 ~ b*X1
X3 ~ c*X2
X4 ~ d*X2
X7 ~ i*X8
X9 ~ z*X8
y ~ s*X3 + f*X4 + g*X7 + l*X9 + n*X10a + t*X10b + o*X11 + e*X3xX5 + q*X4xX5 + h*X6xX7 + m*X10axX12 + p*X10bxX12
"
indi= "
abce:= a*b*c*e
abdq:= a*b*d*q
ih:= i*h
"
```
The model presented consists of 13 latent variables (x1...x7, x9...x12, y=outcome) and an observed variable (x8). There are 2 moderations and 2 moderated mediations.
The analysis refers to a survey study using Likert-scale items all going from 1 to 7. Data collection has not started yet.
I am a beginner, and I would like to ask you:
-- how do I interpret the output below?
```
library(WebPower)
> bootstrap1 <- wp.mc.sem.basic(mod_power, indirect=indi, nobs = 150,
+ nrep=30, parallel='parallel')
Warning messages:
1: In simulateData(model, sample.nobs = nobs, skewness = 0, kurtosis = 0, :
lavaan WARNING: some regression coefficients are unspecified and will be set to zero
2: In simulateData(model, sample.nobs = nobs, skewness = skewness, :
lavaan WARNING: some regression coefficients are unspecified and will be set to zero
> summary(bootstrap1)
Basic information:
Esimation method ML
Standard error standard
Number of requested replications 20
Number of successful replications 20
True Estimate MSE SD Power Coverage
Latent variables:
X0 =~
x0.1 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x0.2 0.000 1.114 0.224 0.334 1.000 0.000
x0.3 0.000 1.078 0.207 0.208 1.000 0.000
X1 =~
x1.4 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x1.5 0.000 0.995 0.154 0.170 1.000 0.000
x1.6 0.000 1.007 0.156 0.182 1.000 0.000
x1.7 0.000 0.945 0.152 0.196 1.000 0.000
X2 =~
x2.8 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x2.9 0.000 1.023 0.145 0.135 1.000 0.000
x2.10 0.000 0.986 0.142 0.144 1.000 0.000
x2.11 0.000 0.965 0.142 0.121 1.000 0.000
x2.12 0.000 0.955 0.139 0.157 1.000 0.000
x2.13 0.000 1.013 0.145 0.130 1.000 0.000
x2.14 0.000 0.985 0.142 0.125 1.000 0.000
x2.15 0.000 0.962 0.140 0.106 1.000 0.000
x2.16 0.000 0.983 0.140 0.140 1.000 0.000
x2.17 0.000 0.989 0.143 0.140 1.000 0.000
x2.18 0.000 0.980 0.143 0.152 1.000 0.000
x2.19 0.000 1.000 0.143 0.146 1.000 0.000
X3 =~
x3.20 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x3.21 0.000 1.030 0.173 0.172 1.000 0.000
x3.22 0.000 1.049 0.174 0.227 1.000 0.000
x3.23 0.000 1.089 0.180 0.242 1.000 0.000
X4 =~
x4.24 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x4.25 0.000 1.000 0.172 0.200 1.000 0.000
x4.26 0.000 1.074 0.184 0.303 1.000 0.000
x4.27 0.000 1.110 0.185 0.209 1.000 0.000
X5 =~
x5.28 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x5.29 0.000 0.952 0.140 0.150 1.000 0.000
x5.30 0.000 0.968 0.141 0.141 1.000 0.000
x5.31 0.000 0.995 0.144 0.182 1.000 0.000
x5.32 0.000 0.996 0.144 0.180 1.000 0.000
x5.33 0.000 0.994 0.142 0.165 1.000 0.000
X6 =~
x6.34 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x6.35 0.000 1.004 0.174 0.140 1.000 0.000
x6.36 0.000 1.049 0.175 0.153 1.000 0.000
x6.37 0.000 1.038 0.176 0.149 1.000 0.000
X7 =~
x7.38 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x7.39 0.000 1.074 0.171 0.211 1.000 0.000
x7.40 0.000 1.099 0.174 0.234 1.000 0.000
x7.41 0.000 1.021 0.164 0.153 1.000 0.000
x7.42 0.000 1.071 0.169 0.172 1.000 0.000
X9 =~
x9.43 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x9.44 0.000 1.044 0.164 0.129 1.000 0.000
x9.45 0.000 1.014 0.161 0.174 1.000 0.000
x9.46 0.000 0.999 0.159 0.138 1.000 0.000
x9.47 0.000 1.025 0.164 0.157 1.000 0.000
X10a =~
x10a.48 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x10a.49 0.000 0.990 0.149 0.128 1.000 0.000
x10a.50 0.000 0.939 0.145 0.120 1.000 0.000
x10a.51 0.000 0.989 0.148 0.162 1.000 0.000
x10a.52 0.000 1.019 0.150 0.138 1.000 0.000
x10a.53 0.000 0.963 0.149 0.140 1.000 0.000
X10b =~
x10b.54 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x10b.55 0.000 1.075 0.174 0.194 1.000 0.000
x10b.56 0.000 1.112 0.177 0.173 1.000 0.000
x10b.57 0.000 1.014 0.165 0.141 1.000 0.000
x10b.58 0.000 1.062 0.172 0.148 1.000 0.000
x10b.59 0.000 1.049 0.170 0.156 1.000 0.000
X11 =~
x11.60 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x11.61 0.000 0.990 0.138 0.163 1.000 0.000
x11.62 0.000 1.003 0.139 0.140 1.000 0.000
x11.63 0.000 1.004 0.139 0.139 1.000 0.000
x11.64 0.000 1.028 0.140 0.129 1.000 0.000
x11.65 0.000 0.975 0.138 0.127 1.000 0.000
x11.66 0.000 1.040 0.143 0.127 1.000 0.000
x11.67 0.000 0.971 0.139 0.121 1.000 0.000
x11.68 0.000 1.002 0.142 0.162 1.000 0.000
x11.69 0.000 1.032 0.141 0.182 1.000 0.000
x11.70 0.000 1.029 0.140 0.175 1.000 0.000
x11.71 0.000 1.017 0.142 0.159 1.000 0.000
X12 =~
x12.72 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x12.73 0.000 1.070 0.158 0.122 1.000 0.000
x12.74 0.000 1.009 0.153 0.123 1.000 0.000
x12.75 0.000 1.037 0.157 0.156 1.000 0.000
x12.76 0.000 1.066 0.161 0.169 1.000 0.000
x12.77 0.000 1.015 0.155 0.118 1.000 0.000
y =~
y78 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
y79 0.000 1.055 0.167 0.272 1.000 0.000
y80 0.000 1.031 0.161 0.202 1.000 0.000
y81 0.000 1.024 0.160 0.157 1.000 0.000
y82 0.000 1.021 0.164 0.153 1.000 0.000
X3xX5 =~
x3.20.x5.28 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x3.21.x5.29 0.000 1.024 0.159 0.163 1.000 0.000
x3.22.x5.30 0.000 0.943 0.155 0.179 1.000 0.000
x3.23.5.31_32 0.000 1.001 0.161 0.185 1.000 0.000
X4xX5 =~
x4.24.x5.28 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x4.25.x5.29 0.000 1.028 0.164 0.175 1.000 0.000
x4.26.x5.30 0.000 1.048 0.164 0.147 1.000 0.000
x4.27.5.31_32 0.000 1.044 0.166 0.187 1.000 0.000
X6xX7 =~
x6.34.x7.38 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x6.35.x7.39 0.000 1.055 0.174 0.123 1.000 0.000
x6.36.x7.40 0.000 1.048 0.168 0.166 1.000 0.000
x6.37.7.41_42 0.000 1.093 0.177 0.218 1.000 0.000
X10axX12 =~
x10.48.x12.72 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x10.49.x12.73 0.000 1.027 0.155 0.195 1.000 0.000
x10.50.x12.74 0.000 1.044 0.157 0.162 1.000 0.000
x10.51.x12.75 0.000 1.012 0.154 0.162 1.000 0.000
x10.52.x12.76 0.000 1.014 0.155 0.198 1.000 0.000
x10.53.x12.77 0.000 1.028 0.156 0.184 1.000 0.000
X10bxX12 =~
x10b.54.12.72 1.000 1.000 0.000 0.000 NaN 0.000
x10b.55.12.73 0.000 0.981 0.149 0.119 1.000 0.000
x10b.56.12.74 0.000 0.992 0.152 0.114 1.000 0.000
x10b.57.12.75 0.000 0.945 0.148 0.077 1.000 0.000
x10b.58.12.76 0.000 0.965 0.148 0.160 1.000 0.000
x10b.59.12.77 0.000 1.004 0.155 0.159 1.000 0.000
Regressions:
X1 ~
X0 (a) 0.000 -0.039 0.137 0.151 0.050 0.950
X2 ~
X1 (b) 0.000 0.005 0.106 0.079 0.050 0.950
X3 ~
X2 (c) 0.000 0.063 0.110 0.092 0.000 1.000
X4 ~
X2 (d) 0.000 0.018 0.110 0.089 0.050 0.950
X7 ~
X8 (i) 0.000 -0.037 0.101 0.125 0.050 0.950
X9 ~
X8 (z) 0.000 0.047 0.102 0.112 0.050 0.950
y ~
X3 (s) 0.000 0.036 0.114 0.149 0.100 0.900
X4 (f) 0.000 -0.013 0.115 0.139 0.050 0.950
X7 (g) 0.000 -0.018 0.114 0.145 0.150 0.850
X9 (l) 0.000 -0.056 0.113 0.163 0.200 0.800
X10a (n) 0.000 -0.021 0.113 0.139 0.100 0.900
X10b (t) 0.000 0.003 0.123 0.116 0.000 1.000
X11 (o) 0.000 0.024 0.109 0.126 0.050 0.950
X3xX5 (e) 0.000 -0.046 0.115 0.099 0.000 1.000
X4xX5 (q) 0.000 0.009 0.114 0.122 0.000 1.000
X6xX7 (h) 0.000 0.034 0.123 0.129 0.050 0.950
X10axX12 (m) 0.000 0.026 0.116 0.134 0.100 0.900
X10bxX12 (p) 0.000 -0.009 0.115 0.125 0.050 0.950
Covariances:
X0 ~~
X5 1.000 0.006 0.118 0.133 0.050 0.000
X6 1.000 0.010 0.113 0.128 0.050 0.000
X10a 1.000 -0.005 0.115 0.096 0.000 0.000
X10b 1.000 -0.024 0.106 0.102 0.050 0.000
X11 1.000 -0.019 0.111 0.174 0.150 0.000
X12 1.000 0.010 0.110 0.101 0.000 0.000
X3xX5 1.000 0.051 0.117 0.112 0.050 0.000
X4xX5 1.000 -0.005 0.118 0.107 0.000 0.000
X6xX7 1.000 0.017 0.113 0.108 0.000 0.000
X10axX12 1.000 0.030 0.113 0.123 0.050 0.000
X10bxX12 1.000 0.007 0.113 0.113 0.050 0.000
X5 ~~
X6 1.000 0.046 0.117 0.089 0.050 0.000
X10a 1.000 -0.017 0.119 0.105 0.000 0.000
X10b 1.000 0.032 0.111 0.100 0.000 0.000
X11 1.000 0.008 0.116 0.140 0.050 0.000
X12 1.000 0.005 0.115 0.109 0.000 0.000
X3xX5 1.000 0.017 0.123 0.138 0.050 0.000
X4xX5 1.000 0.009 0.122 0.116 0.000 0.000
X6xX7 1.000 -0.002 0.117 0.095 0.000 0.000
X10axX12 1.000 -0.022 0.117 0.110 0.000 0.000
X10bxX12 1.000 -0.003 0.117 0.116 0.050 0.000
X6 ~~
X10a 1.000 -0.023 0.113 0.092 0.000 0.000
X10b 1.000 0.014 0.106 0.111 0.050 0.000
X11 1.000 -0.008 0.109 0.117 0.000 0.000
X12 1.000 -0.001 0.109 0.113 0.050 0.000
X3xX5 1.000 -0.041 0.117 0.101 0.050 0.000
X4xX5 1.000 0.025 0.116 0.109 0.000 0.000
X6xX7 1.000 0.024 0.113 0.145 0.100 0.000
X10axX12 1.000 -0.013 0.111 0.121 0.050 0.000
X10bxX12 1.000 0.039 0.113 0.125 0.100 0.000
X10a ~~
X10b 1.000 -0.019 0.107 0.090 0.050 0.000
X11 1.000 -0.028 0.111 0.088 0.000 0.000
X12 1.000 -0.007 0.112 0.118 0.050 0.000
X3xX5 1.000 -0.011 0.119 0.109 0.000 0.000
X4xX5 1.000 0.015 0.119 0.110 0.000 0.000
X6xX7 1.000 0.008 0.115 0.129 0.050 0.000
X10axX12 1.000 0.039 0.113 0.124 0.000 0.000
X10bxX12 1.000 0.024 0.114 0.118 0.050 0.000
X10b ~~
X11 1.000 0.026 0.104 0.116 0.050 0.000
X12 1.000 -0.026 0.103 0.098 0.100 0.000
X3xX5 1.000 -0.009 0.111 0.126 0.100 0.000
X4xX5 1.000 -0.017 0.110 0.100 0.000 0.000
X6xX7 1.000 0.013 0.105 0.101 0.000 0.000
X10axX12 1.000 -0.038 0.105 0.077 0.000 0.000
X10bxX12 1.000 -0.012 0.107 0.155 0.050 0.000
X11 ~~
X12 1.000 0.032 0.107 0.103 0.050 0.000
X3xX5 1.000 0.019 0.115 0.098 0.000 0.000
X4xX5 1.000 -0.003 0.114 0.115 0.000 0.000
X6xX7 1.000 -0.012 0.109 0.100 0.050 0.000
X10axX12 1.000 -0.019 0.110 0.152 0.200 0.000
X10bxX12 1.000 0.038 0.109 0.077 0.000 0.000
X12 ~~
X3xX5 1.000 -0.031 0.115 0.118 0.050 0.000
X4xX5 1.000 0.026 0.114 0.106 0.050 0.000
X6xX7 1.000 -0.000 0.109 0.088 0.000 0.000
X10axX12 1.000 -0.046 0.109 0.118 0.100 0.000
X10bxX12 1.000 -0.006 0.109 0.102 0.000 0.000
X3xX5 ~~
X4xX5 1.000 -0.034 0.122 0.117 0.050 0.000
X6xX7 1.000 -0.015 0.116 0.105 0.050 0.000
X10axX12 1.000 -0.006 0.116 0.116 0.050 0.000
X10bxX12 1.000 -0.009 0.117 0.131 0.050 0.000
X4xX5 ~~
X6xX7 1.000 0.020 0.117 0.138 0.050 0.000
X10axX12 1.000 -0.009 0.116 0.123 0.100 0.000
X10bxX12 1.000 -0.041 0.117 0.115 0.050 0.000
X6xX7 ~~
X10axX12 1.000 -0.022 0.111 0.122 0.050 0.000
X10bxX12 1.000 -0.015 0.112 0.125 0.050 0.000
X10axX12 ~~
X10bxX12 1.000 0.039 0.111 0.091 0.000 0.000
Variances:
x0.1 1.000 1.012 0.199 0.279 1.000 0.850
x0.2 1.000 0.888 0.217 0.313 0.900 0.900
x0.3 1.000 1.026 0.213 0.253 1.000 0.950
x1.4 1.000 0.946 0.178 0.193 1.000 0.900
x1.5 1.000 0.942 0.174 0.195 1.000 0.850
x1.6 1.000 0.973 0.179 0.161 1.000 1.000
x1.7 1.000 1.011 0.177 0.181 1.000 1.000
x2.8 1.000 1.010 0.149 0.142 1.000 1.000
x2.9 1.000 0.982 0.145 0.132 1.000 0.900
x2.10 1.000 0.958 0.141 0.137 1.000 0.950
x2.11 1.000 1.017 0.148 0.164 1.000 0.950
x2.12 1.000 0.957 0.140 0.092 1.000 0.950
x2.13 1.000 1.002 0.148 0.183 1.000 0.900
x2.14 1.000 0.973 0.143 0.147 1.000 0.950
x2.15 1.000 0.988 0.144 0.112 1.000 0.950
x2.16 1.000 0.930 0.137 0.123 1.000 0.900
x2.17 1.000 0.999 0.146 0.154 1.000 0.950
x2.18 1.000 1.006 0.147 0.133 1.000 1.000
x2.19 1.000 0.972 0.143 0.182 1.000 0.800
x3.20 1.000 0.971 0.175 0.191 1.000 0.850
x3.21 1.000 1.029 0.182 0.165 1.000 0.950
x3.22 1.000 0.966 0.177 0.196 1.000 0.950
x3.23 1.000 0.946 0.180 0.194 1.000 0.900
x4.24 1.000 1.015 0.181 0.226 1.000 0.800
x4.25 1.000 1.019 0.178 0.154 1.000 1.000
x4.26 1.000 1.032 0.190 0.224 1.000 1.000
x4.27 1.000 0.876 0.176 0.186 1.000 0.900
x5.28 1.000 0.948 0.156 0.154 1.000 0.850
x5.29 1.000 1.004 0.159 0.176 1.000 0.950
x5.30 1.000 0.979 0.157 0.181 1.000 0.900
x5.31 1.000 0.999 0.161 0.119 1.000 1.000
x5.32 1.000 1.005 0.162 0.176 1.000 0.950
x5.33 1.000 0.962 0.156 0.146 1.000 0.950
x6.34 1.000 0.968 0.174 0.215 1.000 0.900
x6.35 1.000 1.073 0.184 0.185 1.000 0.900
x6.36 1.000 0.930 0.173 0.223 1.000 0.800
x6.37 1.000 1.008 0.181 0.179 1.000 0.950
x7.38 1.000 0.970 0.161 0.143 1.000 1.000
x7.39 1.000 0.955 0.163 0.182 1.000 0.850
x7.40 1.000 1.011 0.172 0.201 1.000 0.850
x7.41 1.000 0.950 0.159 0.140 1.000 0.950
x7.42 1.000 0.942 0.161 0.150 1.000 0.900
x9.43 1.000 0.914 0.156 0.140 1.000 0.950
x9.44 1.000 1.011 0.171 0.176 1.000 0.950
x9.45 1.000 0.942 0.161 0.196 1.000 0.850
x9.46 1.000 0.966 0.162 0.173 1.000 1.000
x9.47 1.000 1.015 0.170 0.190 1.000 0.900
x10a.48 1.000 0.967 0.158 0.190 1.000 0.850
x10a.49 1.000 0.973 0.157 0.139 1.000 0.900
x10a.50 1.000 0.981 0.155 0.126 1.000 0.950
x10a.51 1.000 0.949 0.154 0.172 1.000 0.800
x10a.52 1.000 0.921 0.153 0.138 1.000 0.850
x10a.53 1.000 1.052 0.166 0.124 1.000 1.000
x10b.54 1.000 1.030 0.163 0.169 1.000 0.950
x10b.55 1.000 1.016 0.165 0.187 1.000 1.000
x10b.56 1.000 1.004 0.165 0.189 1.000 0.900
x10b.57 1.000 0.961 0.154 0.128 1.000 0.950
x10b.58 1.000 1.014 0.163 0.110 1.000 1.000
x10b.59 1.000 1.000 0.161 0.162 1.000 0.950
x11.60 1.000 0.900 0.133 0.136 1.000 0.900
x11.61 1.000 0.978 0.143 0.118 1.000 1.000
x11.62 1.000 1.011 0.148 0.166 1.000 0.900
x11.63 1.000 0.972 0.143 0.138 1.000 0.950
x11.64 1.000 0.962 0.142 0.144 1.000 0.950
x11.65 1.000 1.009 0.147 0.199 1.000 0.850
x11.66 1.000 1.024 0.151 0.137 1.000 1.000
x11.67 1.000 1.031 0.150 0.163 1.000 1.000
x11.68 1.000 1.045 0.152 0.174 1.000 0.950
x11.69 1.000 0.958 0.142 0.178 1.000 0.850
x11.70 1.000 0.950 0.140 0.140 1.000 0.900
x11.71 1.000 1.022 0.150 0.173 1.000 0.900
x12.72 1.000 1.000 0.159 0.251 1.000 0.850
x12.73 1.000 0.948 0.156 0.162 1.000 0.950
x12.74 1.000 0.933 0.150 0.145 1.000 0.900
x12.75 1.000 0.978 0.158 0.109 1.000 1.000
x12.76 1.000 1.029 0.166 0.165 1.000 0.950
x12.77 1.000 0.980 0.157 0.170 1.000 0.950
y78 1.000 0.961 0.161 0.171 1.000 0.900
y79 1.000 0.981 0.167 0.189 1.000 0.950
y80 1.000 0.925 0.157 0.194 1.000 0.800
y81 1.000 0.964 0.162 0.168 1.000 0.950
y82 1.000 1.082 0.176 0.239 1.000 0.900
x3.20.x5.28 1.000 0.880 0.167 0.247 1.000 0.700
x3.21.x5.29 1.000 0.885 0.165 0.099 1.000 0.950
x3.22.x5.30 1.000 1.001 0.170 0.175 1.000 0.900
x3.23.5.31_32 1.000 1.020 0.180 0.177 1.000 0.950
x4.24.x5.28 1.000 1.018 0.179 0.179 1.000 0.950
x4.25.x5.29 1.000 1.012 0.180 0.169 1.000 1.000
x4.26.x5.30 1.000 0.959 0.176 0.174 1.000 0.950
x4.27.5.31_32 1.000 0.975 0.179 0.223 1.000 0.850
x6.34.x7.38 1.000 0.929 0.164 0.165 1.000 1.000
x6.35.x7.39 1.000 1.034 0.182 0.187 1.000 0.900
x6.36.x7.40 1.000 0.900 0.165 0.166 1.000 0.850
x6.37.7.41_42 1.000 0.973 0.179 0.164 1.000 0.950
x10.48.x12.72 1.000 0.968 0.156 0.111 1.000 1.000
x10.49.x12.73 1.000 0.951 0.154 0.160 1.000 0.850
x10.50.x12.74 1.000 0.961 0.156 0.163 1.000 0.950
x10.51.x12.75 1.000 0.987 0.157 0.129 1.000 0.950
x10.52.x12.76 1.000 0.972 0.156 0.126 1.000 0.950
x10.53.x12.77 1.000 0.958 0.155 0.119 1.000 0.950
x10b.54.12.72 1.000 0.991 0.161 0.158 1.000 1.000
x10b.55.12.73 1.000 0.943 0.153 0.139 1.000 1.000
x10b.56.12.74 1.000 1.009 0.162 0.121 1.000 1.000
x10b.57.12.75 1.000 1.014 0.160 0.165 1.000 0.950
x10b.58.12.76 1.000 0.931 0.151 0.179 1.000 0.900
x10b.59.12.77 1.000 1.043 0.168 0.213 1.000 0.800
X0 1.000 0.939 0.262 0.294 1.000 0.850
X1 1.000 1.107 0.273 0.256 1.000 0.900
X2 1.000 1.012 0.242 0.208 1.000 1.000
X3 1.000 0.999 0.255 0.315 1.000 0.900
X4 1.000 1.006 0.259 0.356 1.000 0.800
X5 1.000 1.125 0.262 0.295 1.000 0.950
X6 1.000 0.940 0.248 0.234 1.000 0.950
X7 1.000 0.917 0.234 0.245 1.000 0.850
X9 1.000 0.930 0.234 0.218 1.000 0.950
X10a 1.000 1.049 0.253 0.257 1.000 1.000
X10b 1.000 0.908 0.235 0.266 1.000 0.900
X11 1.000 1.049 0.238 0.263 1.000 0.900
X12 1.000 0.964 0.242 0.204 1.000 1.000
y 1.000 0.838 0.213 0.258 1.000 0.750
X3xX5 1.000 1.051 0.256 0.263 1.000 0.950
X4xX5 1.000 1.050 0.267 0.251 1.000 1.000
X6xX7 1.000 0.955 0.243 0.226 1.000 0.950
X10axX12 1.000 1.003 0.245 0.241 1.000 0.950
X10bxX12 1.000 1.000 0.249 0.179 1.000 1.000
Indirect/Mediation effects:
abce 0.000 -0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
abdq 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
ih 0.000 -0.000 0.019 0.016 0.000 1.000
```
-- Does `wp.mc.sem.basic` (WebPower package) provides the right approach to power analysis for my model?
-- Does the output presents errors in your opinion? Maybe related to how I defined the model in the first place?
Thank you for your support!
Terrence Jorgensen
Jun 17, 2019, 5:27:03 PM6/17/19
to lavaan
how do I interpret the output below?
Have you read the citation from the ?wp.mc.sem.basic help page?
Zhang, Z. (2014). Monte Carlo based statistical power analysis for mediation models: Methods and
software. Behavior Research Methods, 46(4), 1184-1198
Since this is not a lavaan question, try asking your questions on the forum that is dedicated to this power-analysis software:
Terrence D. Jorgensen
Assistant Professor, Methods and Statistics
Research Institute for Child Development and Education, the University of Amsterdam
Reply all
Reply to author
Forward
0 new messages