标准化观察时的R lavaan错误

Question

尝试在 lavaan 包中执行以下模型进行路径分析时遇到错误：

my.data<-data.frame(A=A,C=C,D=D)
my.model<-"
C~D
A~C+D
"
fit.mine<-sem(my.model,data=my.data,fixed.x=FALSE, std.ov = TRUE)

产生这个错误：

cov(eXo[[g]], use = "pairwise") 中的错误：同时提供 'x' 和 'y' 或类似矩阵的“x”

std.ov设置为false时错误消失，但这并不理想。

我也尝试过 vegan 的 decostand(my.data, method="standardize") ，虽然它会计算，但当将该矩阵放入 lavaan 时会产生奇怪的结果（负 AIC/BIC）。

非常感谢您的见解， 迈克尔

Answer 1

在另一个论坛的用户组中找到了我的答案，我想我会在这里发布以防其他人需要它：

上面的错误是一个错误。它仅在参数 std.ov=TRUE 时出现，并且模型中恰好有 1 个外生变量。

lavaan 0.5-17 版中的解决方法是在分析之前对变量进行标准化。

此错误已在开发 0.5-18.772 中修复。