R 拉万CFA vs SEM

我区分了R

Lavan

package

cfa（）

和

sem（）

帮助页面。没有区别

下面的代码给出了相同的估计

如果是这样的话，同一件事有两个不同的名字有什么意义

model <- ' 
  # latent variable definitions
     ind60 =~ x1 + x2 + x3
dem60 =~ y1 + a*y2 + b*y3 + c*y4
dem65 =~ y5 + a*y6 + b*y7 + c*y8

# regressions
dem60 ~ ind60
dem65 ~ ind60 + dem60

# residual correlations
y1 ~~ y5
y2 ~~ y4 + y6
y3 ~~ y7
y4 ~~ y8
y6 ~~ y8
'

fit <- sem(model, data=PoliticalDemocracy)
summary(fit, fit.measures=TRUE)
parameterEstimates(fit)

fit <- cfa(model, data=PoliticalDemocracy)
parameterEstimates(fit)

---

模型来自
lavan
：

函数sem（）与函数cfa（）非常相似。事实上
这两个功能目前几乎相同，但这可能会随着时间的推移而改变
未来

如果进一步查看，您会发现
cfa
和
sem
都是通用
lavan
函数的包装，它们共享相同的默认型号规格。因此，目前这种区别似乎并不十分有用，但这两个命令最终可能具有不同的功能。也许软件包开发人员只是想在早期支持这种未来的可能性。
听起来像是软件包维护人员的问题。