vignettes/mplusfit.R
In cjvanlissa/tidySEM: Tidy Structural Equation Modeling
structure(list(TITLE = NULL, DATA = NULL, VARIABLE = "grouping IS school (1 = GW 2 = Pas);",
DEFINE = NULL, MONTECARLO = NULL, MODELPOPULATION = NULL,
MODELMISSING = NULL, ANALYSIS = NULL, MODEL = c("visual BY vis_1 vis_2 vis_3;",
"textual BY tex_1 tex_2 tex_3;", "speed BY spe_1 spe_2 spe_3;"
), MODELINDIRECT = NULL, MODELCONSTRAINT = NULL, MODELTEST = NULL,
MODELPRIORS = NULL, OUTPUT = NULL, SAVEDATA = NULL, PLOT = NULL,
results = structure(list(input = structure(list(data = list(
file = "example_8fcd88581c11fb84d0b67f1148ae8241.dat"),
variable = list(names = "school vis_1 vis_2 vis_3 tex_1 tex_2 tex_3 spe_1 spe_2 spe_3",
missing = ".", grouping = "school (1 = GW 2 = Pas)"),
model = c("", " visual BY vis_1 vis_2 vis_3;", " textual BY tex_1 tex_2 tex_3;",
" speed BY spe_1 spe_2 spe_3;", "", "", ""), title = ""), class = c("mplus.inp",
"list"), start.line = 6L, end.line = 20L), warnings = structure(list(), class = c("mplus.warnings",
"list")), errors = structure(list(), class = c("mplus.errors",
"list")), data_summary = structure(list(overall = structure(list(
NClusters = c(NA_integer_, NA_integer_), NMissPatterns = c(1,
1), AvgClusterSize = c(NA_real_, NA_real_), Group = c("GW",
"PAS")), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame"),
ICCs = list()), class = c("mplus.data_summary", "list"
)), sampstat = structure(list(GW = list(univariate.sample.statistics = structure(c(145,
145, 145, 145, 145, 145, 145, 145, 145, 4.93, 6.2, 1.996,
3.317, 4.712, 2.469, 3.921, 5.488, 5.327, 1.319, 1.226, 1.073,
1.257, 1.342, 1.28, 1.062, 1.094, 1.051, -0.118, 0.237, 0.617,
0.401, -0.544, 0.721, 0.161, 0.691, 0.198, -0.085, 0.801,
-0.48, 0.203, 0.172, 0.184, -0.385, 2.164, 0.457, 1.833,
2.25, 0.375, 0.333, 1, 0.286, 1.304, 3.05, 3.111, 8.5, 9.25,
4.5, 6.333, 7, 5.857, 6.478, 10, 9.25, 0.69, 0.69, 1.38,
0.69, 0.69, 0.69, 0.69, 0.69, 0.69, 0.69, 1.38, 0.69, 0.69,
0.69, 0.69, 0.69, 0.69, 0.69, 4, 5.25, 1, 2.333, 4, 1.571,
2.957, 4.65, 4.417, 4.667, 5.75, 1.625, 3, 4.5, 2, 3.565,
5.25, 5.056, 5, 6.25, 1.875, 3, 4.75, 2.286, 3.87, 5.5, 5.306,
5.167, 6.25, 2, 3.333, 5, 2.571, 4.13, 5.7, 5.583, 6, 7,
3, 4.333, 5.75, 3.286, 4.783, 6.25, 6.222), .Dim = c(9L,
14L), .Dimnames = list(c("VIS_1", "VIS_2", "VIS_3", "TEX_1",
"TEX_2", "TEX_3", "SPE_1", "SPE_2", "SPE_3"), c("Sample Size",
"Mean", "Variance", "Skewness", "Kurtosis", "Minimum", "Maximum",
"%Min", "%Max", "20%", "40%", "Median", "60%", "80%")))),
PAS = list(univariate.sample.statistics = structure(c(156,
156, 156, 156, 156, 156, 156, 156, 156, 4.941, 5.984,
2.487, 2.823, 3.995, 1.922, 4.432, 5.563, 5.418, 1.395,
1.504, 1.346, 1.32, 1.708, 0.974, 1.17, 0.952, 0.978,
-0.374, 0.688, 0.154, 0.219, -0.13, 1, 0.3, 0.358, 0.223,
0.674, 0.209, -1.078, -0.089, -0.851, 1.932, -0.421,
0.05, 0.149, 0.667, 3.5, 0.25, 0, 1, 0.143, 2.043, 3.5,
2.778, 7.5, 9.25, 4.5, 6, 6.75, 6.143, 7.435, 8.3, 8.611,
0.64, 0.64, 0.64, 0.64, 0.64, 1.28, 0.64, 0.64, 0.64,
1.28, 1.92, 3.21, 0.64, 0.64, 0.64, 0.64, 0.64, 0.64,
4, 5, 1.375, 1.667, 2.75, 1, 3.478, 4.75, 4.611, 4.667,
5.5, 2, 2.667, 3.5, 1.571, 4, 5.25, 5.111, 5, 5.75, 2.375,
2.667, 4, 1.857, 4.37, 5.475, 5.417, 5.333, 6, 2.625,
3, 4.5, 2.143, 4.696, 5.75, 5.639, 5.833, 7, 3.75, 3.667,
5.25, 2.714, 5.522, 6.3, 6.222), .Dim = c(9L, 14L), .Dimnames = list(
c("VIS_1", "VIS_2", "VIS_3", "TEX_1", "TEX_2", "TEX_3",
"SPE_1", "SPE_2", "SPE_3"), c("Sample Size", "Mean",
"Variance", "Skewness", "Kurtosis", "Minimum", "Maximum",
"%Min", "%Max", "20%", "40%", "Median", "60%", "80%"
))))), class = c("mplus.sampstat", "list")), covariance_coverage = structure(list(
GW = structure(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, NA, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, NA, NA, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, NA, NA,
NA, 1, 1, 1, 1, 1, 1, NA, NA, NA, NA, 1, 1, 1, 1, 1,
NA, NA, NA, NA, NA, 1, 1, 1, 1, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
1, 1, 1, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, 1, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, 1), .Dim = c(9L, 9L), .Dimnames = list(
c("VIS_1", "VIS_2", "VIS_3", "TEX_1", "TEX_2", "TEX_3",
"SPE_1", "SPE_2", "SPE_3"), c("VIS_1", "VIS_2", "VIS_3",
"TEX_1", "TEX_2", "TEX_3", "SPE_1", "SPE_2", "SPE_3"
))), PAS = structure(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
NA, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, NA, NA, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, NA, NA, NA, 1, 1, 1, 1, 1, 1, NA, NA, NA, NA, 1, 1,
1, 1, 1, NA, NA, NA, NA, NA, 1, 1, 1, 1, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, 1, 1, 1, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, 1,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1), .Dim = c(9L, 9L), .Dimnames = list(
c("VIS_1", "VIS_2", "VIS_3", "TEX_1", "TEX_2", "TEX_3",
"SPE_1", "SPE_2", "SPE_3"), c("VIS_1", "VIS_2", "VIS_3",
"TEX_1", "TEX_2", "TEX_3", "SPE_1", "SPE_2", "SPE_3"
)))), class = c("mplus.covcoverage", "list"), group.names = c("GW",
"PAS")), summaries = structure(list(Mplus.version = "8.6",
Title = "", AnalysisType = "GENERAL", DataType = "INDIVIDUAL",
Estimator = "ML", Observations = 301, NGroups = 2, NDependentVars = 9,
NIndependentVars = 0, NContinuousLatentVars = 3, Parameters = 48,
ChiSqM_Value = 164.103, ChiSqM_DF = 60, ChiSqM_PValue = 0,
ChiSqBaseline_Value = 957.769, ChiSqBaseline_DF = 72,
ChiSqBaseline_PValue = 0, LL = -3706.323, UnrestrictedLL = -3624.272,
CFI = 0.882, TLI = 0.859, AIC = 7508.647, BIC = 7686.588,
aBIC = 7534.359, RMSEA_Estimate = 0.107, RMSEA_90CI_LB = 0.088,
RMSEA_90CI_UB = 0.127, RMSEA_pLT05 = 0, SRMR = 0.087,
AICC = 7527.31366666667, Filename = "example.out"), row.names = c(NA,
-1L), filename = "example.out", Observations = c(GW = 145,
PAS = 156), class = c("mplus.summaries", "data.frame")),
invariance_testing = list(), parameters = list(unstandardized = structure(list(
paramHeader = c("VISUAL.BY", "VISUAL.BY", "VISUAL.BY",
"TEXTUAL.BY", "TEXTUAL.BY", "TEXTUAL.BY", "SPEED.BY",
"SPEED.BY", "SPEED.BY", "TEXTUAL.WITH", "SPEED.WITH",
"SPEED.WITH", "Means", "Means", "Means", "Intercepts",
"Intercepts", "Intercepts", "Intercepts", "Intercepts",
"Intercepts", "Intercepts", "Intercepts", "Intercepts",
"Variances", "Variances", "Variances", "Residual.Variances",
"Residual.Variances", "Residual.Variances", "Residual.Variances",
"Residual.Variances", "Residual.Variances", "Residual.Variances",
"Residual.Variances", "Residual.Variances", "VISUAL.BY",
"VISUAL.BY", "VISUAL.BY", "TEXTUAL.BY", "TEXTUAL.BY",
"TEXTUAL.BY", "SPEED.BY", "SPEED.BY", "SPEED.BY",
"TEXTUAL.WITH", "SPEED.WITH", "SPEED.WITH", "Means",
"Means", "Means", "Intercepts", "Intercepts", "Intercepts",
"Intercepts", "Intercepts", "Intercepts", "Intercepts",
"Intercepts", "Intercepts", "Variances", "Variances",
"Variances", "Residual.Variances", "Residual.Variances",
"Residual.Variances", "Residual.Variances", "Residual.Variances",
"Residual.Variances", "Residual.Variances", "Residual.Variances",
"Residual.Variances"), param = c("VIS_1", "VIS_2",
"VIS_3", "TEX_1", "TEX_2", "TEX_3", "SPE_1", "SPE_2",
"SPE_3", "VISUAL", "VISUAL", "TEXTUAL", "VISUAL",
"TEXTUAL", "SPEED", "VIS_1", "VIS_2", "VIS_3", "TEX_1",
"TEX_2", "TEX_3", "SPE_1", "SPE_2", "SPE_3", "VISUAL",
"TEXTUAL", "SPEED", "VIS_1", "VIS_2", "VIS_3", "TEX_1",
"TEX_2", "TEX_3", "SPE_1", "SPE_2", "SPE_3", "VIS_1",
"VIS_2", "VIS_3", "TEX_1", "TEX_2", "TEX_3", "SPE_1",
"SPE_2", "SPE_3", "VISUAL", "VISUAL", "TEXTUAL",
"VISUAL", "TEXTUAL", "SPEED", "VIS_1", "VIS_2", "VIS_3",
"TEX_1", "TEX_2", "TEX_3", "SPE_1", "SPE_2", "SPE_3",
"VISUAL", "TEXTUAL", "SPEED", "VIS_1", "VIS_2", "VIS_3",
"TEX_1", "TEX_2", "TEX_3", "SPE_1", "SPE_2", "SPE_3"
), est = c(1, 0.576, 0.798, 1, 1.12, 0.932, 1, 1.13,
1.009, 0.427, 0.329, 0.236, 0, 0, 0, 4.854, 6.066,
2.153, 3.354, 4.68, 2.463, 4.065, 5.43, 5.286, 0.708,
0.87, 0.505, 0.654, 0.964, 0.641, 0.343, 0.376, 0.437,
0.625, 0.434, 0.522, 1, 0.576, 0.798, 1, 1.12, 0.932,
1, 1.13, 1.009, 0.41, 0.178, 0.18, 0.148, -0.576,
0.177, 4.854, 6.066, 2.153, 3.354, 4.68, 2.463, 4.065,
5.43, 5.286, 0.796, 0.879, 0.322, 0.555, 1.296, 0.944,
0.445, 0.502, 0.263, 0.888, 0.541, 0.654), se = c(0,
0.109, 0.13, 0, 0.066, 0.057, 0, 0.137, 0.16, 0.098,
0.084, 0.075, 0, 0, 0, 0.094, 0.077, 0.084, 0.088,
0.098, 0.084, 0.083, 0.083, 0.078, 0.162, 0.133,
0.119, 0.131, 0.127, 0.113, 0.064, 0.074, 0.068,
0.103, 0.101, 0.101, 0, 0.109, 0.13, 0, 0.066, 0.057,
0, 0.137, 0.16, 0.107, 0.067, 0.063, 0.127, 0.117,
0.094, 0.094, 0.077, 0.084, 0.088, 0.098, 0.084,
0.083, 0.083, 0.078, 0.192, 0.132, 0.085, 0.157,
0.161, 0.148, 0.072, 0.086, 0.051, 0.127, 0.099,
0.101), est_se = c(999, 5.262, 6.139, 999, 16.962,
16.315, 999, 8.258, 6.326, 4.366, 3.932, 3.154, 999,
999, 999, 51.772, 78.581, 25.726, 38.162, 47.941,
29.285, 49.067, 65.788, 67.679, 4.382, 6.55, 4.249,
4.973, 7.573, 5.685, 5.397, 5.101, 6.389, 6.078,
4.308, 5.192, 999, 5.262, 6.139, 999, 16.962, 16.315,
999, 8.258, 6.326, 3.844, 2.657, 2.867, 1.164, -4.935,
1.884, 51.772, 78.581, 25.726, 38.162, 47.941, 29.285,
49.067, 65.788, 67.679, 4.146, 6.654, 3.786, 3.539,
8.071, 6.399, 6.209, 5.859, 5.124, 7.006, 5.483,
6.476), pval = c(999, 0, 0, 999, 0, 0, 999, 0, 0,
0, 0, 0.002, 999, 999, 999, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 999, 0,
0, 999, 0, 0, 999, 0, 0, 0, 0.008, 0.004, 0.244,
0, 0.06, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), Group = c("GW", "GW", "GW",
"GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW",
"GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW",
"GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW",
"GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "PAS", "PAS",
"PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS",
"PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS",
"PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS",
"PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS",
"PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS")), row.names = c(NA,
-72L), class = c("mplus.params", "data.frame"), filename = "example.out")),
class_counts = list(), indirect = list(), residuals = list(),
tech1 = list(), tech3 = list(), tech4 = list(), tech7 = list(),
tech8 = structure(list(psr = structure(list(), .Names = character(0), row.names = integer(0), class = c("mplus.psr.data.frame",
"data.frame"))), class = c("mplus.tech8", "list")), tech9 = structure(list(), class = c("mplus.tech9",
"list")), tech10 = list(), tech12 = structure(list(), class = c("mplus.tech12",
"list")), tech15 = structure(list(conditional.probabilities = character(0)), class = c("mplus.tech15",
"list")), fac_score_stats = structure(list(), class = c("mplus.facscorestats",
"list")), gh5 = list(), output = c("Mplus VERSION 8.6",
"MUTHEN & MUTHEN", "11/24/2021 11:28 AM", "", "INPUT INSTRUCTIONS",
"", " DATA:", " FILE = \"example_8fcd88581c11fb84d0b67f1148ae8241.dat\";",
"", " VARIABLE:", " NAMES = school vis_1 vis_2 vis_3 tex_1 tex_2 tex_3 spe_1 spe_2 spe_3;",
" MISSING=.;", " grouping IS school (1 = GW 2 = Pas);",
" MODEL:", " visual BY vis_1 vis_2 vis_3;", " textual BY tex_1 tex_2 tex_3;",
" speed BY spe_1 spe_2 spe_3;", "", "", "", "INPUT READING TERMINATED NORMALLY",
"", "", "", "", "SUMMARY OF ANALYSIS", "", "Number of groups 2",
"Number of observations", " Group GW 145",
" Group PAS 156",
" Total sample size 301",
"", "Number of dependent variables 9",
"Number of independent variables 0",
"Number of continuous latent variables 3",
"", "Observed dependent variables", "", " Continuous",
" VIS_1 VIS_2 VIS_3 TEX_1 TEX_2 TEX_3",
" SPE_1 SPE_2 SPE_3", "", "Continuous latent variables",
" VISUAL TEXTUAL SPEED", "", "Variables with special functions",
"", " Grouping variable SCHOOL", "", "Estimator ML",
"Information matrix OBSERVED",
"Maximum number of iterations 1000",
"Convergence criterion 0.500D-04",
"Maximum number of steepest descent iterations 20",
"Maximum number of iterations for H1 2000",
"Convergence criterion for H1 0.100D-03",
"", "Input data file(s)", " example_8fcd88581c11fb84d0b67f1148ae8241.dat",
"", "Input data format FREE", "", "", "SUMMARY OF DATA",
"", " Group GW", " Number of missing data patterns 1",
"", " Group PAS", " Number of missing data patterns 1",
"", "", "COVARIANCE COVERAGE OF DATA", "", "Minimum covariance coverage value 0.100",
"", "", " PROPORTION OF DATA PRESENT FOR GW", "",
"", " Covariance Coverage", " VIS_1 VIS_2 VIS_3 TEX_1 TEX_2",
" ________ ________ ________ ________ ________",
" VIS_1 1.000", " VIS_2 1.000 1.000",
" VIS_3 1.000 1.000 1.000",
" TEX_1 1.000 1.000 1.000 1.000",
" TEX_2 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
" TEX_3 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
" SPE_1 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
" SPE_2 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
" SPE_3 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
"", "", " Covariance Coverage", " TEX_3 SPE_1 SPE_2 SPE_3",
" ________ ________ ________ ________",
" TEX_3 1.000", " SPE_1 1.000 1.000",
" SPE_2 1.000 1.000 1.000",
" SPE_3 1.000 1.000 1.000 1.000",
"", "", " PROPORTION OF DATA PRESENT FOR PAS", "",
"", " Covariance Coverage", " VIS_1 VIS_2 VIS_3 TEX_1 TEX_2",
" ________ ________ ________ ________ ________",
" VIS_1 1.000", " VIS_2 1.000 1.000",
" VIS_3 1.000 1.000 1.000",
" TEX_1 1.000 1.000 1.000 1.000",
" TEX_2 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
" TEX_3 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
" SPE_1 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
" SPE_2 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
" SPE_3 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
"", "", " Covariance Coverage", " TEX_3 SPE_1 SPE_2 SPE_3",
" ________ ________ ________ ________",
" TEX_3 1.000", " SPE_1 1.000 1.000",
" SPE_2 1.000 1.000 1.000",
" SPE_3 1.000 1.000 1.000 1.000",
"", "", "", "UNIVARIATE SAMPLE STATISTICS", "", "", " UNIVARIATE HIGHER-ORDER MOMENT DESCRIPTIVE STATISTICS FOR GW",
"", " Variable/ Mean/ Skewness/ Minimum/ % with Percentiles",
" Sample Size Variance Kurtosis Maximum Min/Max 20%/60% 40%/80% Median",
"", " VIS_1 4.930 -0.118 1.833 0.69% 4.000 4.667 5.000",
" 145.000 1.319 -0.085 8.500 0.69% 5.167 6.000",
" VIS_2 6.200 0.237 2.250 0.69% 5.250 5.750 6.250",
" 145.000 1.226 0.801 9.250 1.38% 6.250 7.000",
" VIS_3 1.996 0.617 0.375 1.38% 1.000 1.625 1.875",
" 145.000 1.073 -0.480 4.500 0.69% 2.000 3.000",
" TEX_1 3.317 0.401 0.333 0.69% 2.333 3.000 3.000",
" 145.000 1.257 0.203 6.333 0.69% 3.333 4.333",
" TEX_2 4.712 -0.544 1.000 0.69% 4.000 4.500 4.750",
" 145.000 1.342 0.172 7.000 0.69% 5.000 5.750",
" TEX_3 2.469 0.721 0.286 0.69% 1.571 2.000 2.286",
" 145.000 1.280 0.184 5.857 0.69% 2.571 3.286",
" SPE_1 3.921 0.161 1.304 0.69% 2.957 3.565 3.870",
" 145.000 1.062 -0.385 6.478 0.69% 4.130 4.783",
" SPE_2 5.488 0.691 3.050 0.69% 4.650 5.250 5.500",
" 145.000 1.094 2.164 10.000 0.69% 5.700 6.250",
" SPE_3 5.327 0.198 3.111 0.69% 4.417 5.056 5.306",
" 145.000 1.051 0.457 9.250 0.69% 5.583 6.222",
"", "", " UNIVARIATE HIGHER-ORDER MOMENT DESCRIPTIVE STATISTICS FOR PAS",
"", " Variable/ Mean/ Skewness/ Minimum/ % with Percentiles",
" Sample Size Variance Kurtosis Maximum Min/Max 20%/60% 40%/80% Median",
"", " VIS_1 4.941 -0.374 0.667 0.64% 4.000 4.667 5.000",
" 156.000 1.395 0.674 7.500 1.28% 5.333 5.833",
" VIS_2 5.984 0.688 3.500 0.64% 5.000 5.500 5.750",
" 156.000 1.504 0.209 9.250 1.92% 6.000 7.000",
" VIS_3 2.487 0.154 0.250 0.64% 1.375 2.000 2.375",
" 156.000 1.346 -1.078 4.500 3.21% 2.625 3.750",
" TEX_1 2.823 0.219 0.000 0.64% 1.667 2.667 2.667",
" 156.000 1.320 -0.089 6.000 0.64% 3.000 3.667",
" TEX_2 3.995 -0.130 1.000 0.64% 2.750 3.500 4.000",
" 156.000 1.708 -0.851 6.750 0.64% 4.500 5.250",
" TEX_3 1.922 1.000 0.143 1.28% 1.000 1.571 1.857",
" 156.000 0.974 1.932 6.143 0.64% 2.143 2.714",
" SPE_1 4.432 0.300 2.043 0.64% 3.478 4.000 4.370",
" 156.000 1.170 -0.421 7.435 0.64% 4.696 5.522",
" SPE_2 5.563 0.358 3.500 0.64% 4.750 5.250 5.475",
" 156.000 0.952 0.050 8.300 0.64% 5.750 6.300",
" SPE_3 5.418 0.223 2.778 0.64% 4.611 5.111 5.417",
" 156.000 0.978 0.149 8.611 0.64% 5.639 6.222",
"", "", "THE MODEL ESTIMATION TERMINATED NORMALLY", "",
"", "", "MODEL FIT INFORMATION", "", "Number of Free Parameters 48",
"", "Loglikelihood", "", " H0 Value -3706.323",
" H1 Value -3624.272",
"", "Information Criteria", "", " Akaike (AIC) 7508.647",
" Bayesian (BIC) 7686.588",
" Sample-Size Adjusted BIC 7534.359",
" (n* = (n + 2) / 24)", "", "Chi-Square Test of Model Fit",
"", " Value 164.103",
" Degrees of Freedom 60",
" P-Value 0.0000",
"", "Chi-Square Contribution From Each Group", "", " GW 73.892",
" PAS 90.211",
"", "RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation)",
"", " Estimate 0.107",
" 90 Percent C.I. 0.088 0.127",
" Probability RMSEA <= .05 0.000",
"", "CFI/TLI", "", " CFI 0.882",
" TLI 0.859",
"", "Chi-Square Test of Model Fit for the Baseline Model",
"", " Value 957.769",
" Degrees of Freedom 72",
" P-Value 0.0000",
"", "SRMR (Standardized Root Mean Square Residual)",
"", " Value 0.087",
"", "", "", "MODEL RESULTS", "", " Two-Tailed",
" Estimate S.E. Est./S.E. P-Value",
"", "Group GW", "", " VISUAL BY", " VIS_1 1.000 0.000 999.000 999.000",
" VIS_2 0.576 0.109 5.262 0.000",
" VIS_3 0.798 0.130 6.139 0.000",
"", " TEXTUAL BY", " TEX_1 1.000 0.000 999.000 999.000",
" TEX_2 1.120 0.066 16.962 0.000",
" TEX_3 0.932 0.057 16.315 0.000",
"", " SPEED BY", " SPE_1 1.000 0.000 999.000 999.000",
" SPE_2 1.130 0.137 8.258 0.000",
" SPE_3 1.009 0.160 6.326 0.000",
"", " TEXTUAL WITH", " VISUAL 0.427 0.098 4.366 0.000",
"", " SPEED WITH", " VISUAL 0.329 0.084 3.932 0.000",
" TEXTUAL 0.236 0.075 3.154 0.002",
"", " Means", " VISUAL 0.000 0.000 999.000 999.000",
" TEXTUAL 0.000 0.000 999.000 999.000",
" SPEED 0.000 0.000 999.000 999.000",
"", " Intercepts", " VIS_1 4.854 0.094 51.772 0.000",
" VIS_2 6.066 0.077 78.581 0.000",
" VIS_3 2.153 0.084 25.726 0.000",
" TEX_1 3.354 0.088 38.162 0.000",
" TEX_2 4.680 0.098 47.941 0.000",
" TEX_3 2.463 0.084 29.285 0.000",
" SPE_1 4.065 0.083 49.067 0.000",
" SPE_2 5.430 0.083 65.788 0.000",
" SPE_3 5.286 0.078 67.679 0.000",
"", " Variances", " VISUAL 0.708 0.162 4.382 0.000",
" TEXTUAL 0.870 0.133 6.550 0.000",
" SPEED 0.505 0.119 4.249 0.000",
"", " Residual Variances", " VIS_1 0.654 0.131 4.973 0.000",
" VIS_2 0.964 0.127 7.573 0.000",
" VIS_3 0.641 0.113 5.685 0.000",
" TEX_1 0.343 0.064 5.397 0.000",
" TEX_2 0.376 0.074 5.101 0.000",
" TEX_3 0.437 0.068 6.389 0.000",
" SPE_1 0.625 0.103 6.078 0.000",
" SPE_2 0.434 0.101 4.308 0.000",
" SPE_3 0.522 0.101 5.192 0.000",
"", "Group PAS", "", " VISUAL BY", " VIS_1 1.000 0.000 999.000 999.000",
" VIS_2 0.576 0.109 5.262 0.000",
" VIS_3 0.798 0.130 6.139 0.000",
"", " TEXTUAL BY", " TEX_1 1.000 0.000 999.000 999.000",
" TEX_2 1.120 0.066 16.962 0.000",
" TEX_3 0.932 0.057 16.315 0.000",
"", " SPEED BY", " SPE_1 1.000 0.000 999.000 999.000",
" SPE_2 1.130 0.137 8.258 0.000",
" SPE_3 1.009 0.160 6.326 0.000",
"", " TEXTUAL WITH", " VISUAL 0.410 0.107 3.844 0.000",
"", " SPEED WITH", " VISUAL 0.178 0.067 2.657 0.008",
" TEXTUAL 0.180 0.063 2.867 0.004",
"", " Means", " VISUAL 0.148 0.127 1.164 0.244",
" TEXTUAL -0.576 0.117 -4.935 0.000",
" SPEED 0.177 0.094 1.884 0.060",
"", " Intercepts", " VIS_1 4.854 0.094 51.772 0.000",
" VIS_2 6.066 0.077 78.581 0.000",
" VIS_3 2.153 0.084 25.726 0.000",
" TEX_1 3.354 0.088 38.162 0.000",
" TEX_2 4.680 0.098 47.941 0.000",
" TEX_3 2.463 0.084 29.285 0.000",
" SPE_1 4.065 0.083 49.067 0.000",
" SPE_2 5.430 0.083 65.788 0.000",
" SPE_3 5.286 0.078 67.679 0.000",
"", " Variances", " VISUAL 0.796 0.192 4.146 0.000",
" TEXTUAL 0.879 0.132 6.654 0.000",
" SPEED 0.322 0.085 3.786 0.000",
"", " Residual Variances", " VIS_1 0.555 0.157 3.539 0.000",
" VIS_2 1.296 0.161 8.071 0.000",
" VIS_3 0.944 0.148 6.399 0.000",
" TEX_1 0.445 0.072 6.209 0.000",
" TEX_2 0.502 0.086 5.859 0.000",
" TEX_3 0.263 0.051 5.124 0.000",
" SPE_1 0.888 0.127 7.006 0.000",
" SPE_2 0.541 0.099 5.483 0.000",
" SPE_3 0.654 0.101 6.476 0.000",
"", "", "QUALITY OF NUMERICAL RESULTS", "", " Condition Number for the Information Matrix 0.261E-02",
" (ratio of smallest to largest eigenvalue)", "",
"", " Beginning Time: 11:28:08", " Ending Time: 11:28:08",
" Elapsed Time: 00:00:00", "", "", "", "MUTHEN & MUTHEN",
"3463 Stoner Ave.", "Los Angeles, CA 90066", "", "Tel: (310) 391-9971",
"Fax: (310) 391-8971", "Web: www.StatModel.com", "Support: Support@StatModel.com",
"", "Copyright (c) 1998-2021 Muthen & Muthen")), class = c("mplus.model",
"list"), filename = "example.out"), usevariables = c("school",
"vis_1", "vis_2", "vis_3", "tex_1", "tex_2", "tex_3", "spe_1",
"spe_2", "spe_3"), rdata = structure(list(school = structure(c(2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L
), .Label = c("Grant-White", "Pasteur"), class = "factor"),
vis_1 = c(3.3333333, 5.3333333, 4.5, 5.3333333, 4.8333333,
5.3333333, 2.8333333, 5.6666667, 4.5, 3.5, 3.6666667,
5.8333333, 5.6666667, 6, 5.8333333, 4.6666667, 4.3333333,
5, 5.6666667, 6.3333333, 5.8333333, 6.6666667, 5, 3.8333333,
5.6666667, 5.3333333, 5.5, 6, 4.6666667, 5, 3.5, 3, 5,
4.1666667, 3.3333333, 4.8333333, 5.5, 3.8333333, 6.3333333,
5.8333333, 3.8333333, 3.1666667, 1.8333333, 4.1666667,
6.3333333, 6, 7.1666667, 3.1666667, 4.3333333, 4.5, 5.5,
7, 3.8333333, 5.1666667, 5, 5.6666667, 4, 5.8333333,
3.8333333, 4.1666667, 5.3333333, 4, 5.3333333, 5.3333333,
3.6666667, 6.5, 4, 4.6666667, 2.8333333, 4.6666667, 0.66666667,
4.3333333, 5, 5, 4.1666667, 3.8333333, 5.6666667, 1.6666667,
6.3333333, 4, 4.5, 4.6666667, 4.8333333, 4.8333333, 3,
6.3333333, 5.5, 5.3333333, 3.3333333, 5.5, 4, 3.8333333,
5.1666667, 4.3333333, 4.1666667, 5, 4.3333333, 7.5, 5,
5.5, 6.1666667, 6.5, 4.3333333, 4.6666667, 6.8333333,
4.5, 6.8333333, 5.5, 6.3333333, 4.1666667, 5.6666667,
6.3333333, 6.1666667, 5.1666667, 4.1666667, 4.1666667,
5.1666667, 4.3333333, 3.5, 4.6666667, 4.8333333, 5, 7.5,
5.3333333, 6.1666667, 5.3333333, 4.3333333, 4.8333333,
6, 5, 4.1666667, 5.6666667, 5, 3.5, 7.3333333, 6.1666667,
4.8333333, 5.6666667, 5.5, 5.1666667, 3.1666667, 5, 7.1666667,
7.3333333, 2, 3.8333333, 4.1666667, 4.6666667, 5.8333333,
6.6666667, 6.8333333, 5.3333333, 4.8333333, 5.1666667,
6.3333333, 4.8333333, 3.8333333, 5.5, 5.6666667, 4.8333333,
2.6666667, 5, 6, 4.6666667, 5, 3.3333333, 4.5, 5.3333333,
6.3333333, 2.8333333, 5.6666667, 4.1666667, 5.5, 6.6666667,
5, 6, 4, 6.6666667, 5, 7, 5.5, 5.3333333, 5.1666667,
4.5, 5.1666667, 5.1666667, 2.8333333, 5, 4.6666667, 3.1666667,
4.6666667, 6.3333333, 5.6666667, 3, 2.6666667, 3, 5.3333333,
5.6666667, 3.5, 4.6666667, 6.5, 5.3333333, 4.6666667,
4, 5.1666667, 4.8333333, 4.8333333, 2.6666667, 4.1666667,
4.1666667, 6.1666667, 5, 4.8333333, 6.1666667, 4.6666667,
3.6666667, 6.3333333, 4.8333333, 4.1666667, 4.6666667,
3.8333333, 1.8333333, 7.5, 3.1666667, 6.8333333, 5.8333333,
5.6666667, 3.1666667, 4.1666667, 6, 3.1666667, 4.5, 3.5,
4.5, 4.3333333, 3.3333333, 5.5, 6.3333333, 5.5, 6, 6.3333333,
5.1666667, 6, 5.1666667, 4.6666667, 6.3333333, 4.8333333,
5.8333333, 5.8333333, 3.8333333, 5.1666667, 8.5, 5.5,
3.5, 6.1666667, 6.1666667, 6.1666667, 6.5, 6.5, 3, 4.6666667,
4.8333333, 4.1666667, 4.8333333, 5.3333333, 5, 5.8333333,
2.6666667, 6.3333333, 4.3333333, 5.5, 4.6666667, 4.5,
4.3333333, 5, 3.6666667, 5.3333333, 5.1666667, 5.3333333,
6.6666667, 3.5, 5.1666667, 4, 6.8333333, 5, 5.8333333,
5.6666667, 4.1666667, 4, 6, 3.3333333, 4.6666667, 5.6666667,
5.6666667, 5.8333333, 6.1666667, 4, 3, 4.6666667, 4.3333333,
4.3333333), vis_2 = c(7.75, 5.25, 5.25, 7.75, 4.75, 5,
6, 6.25, 5.75, 5.25, 5.75, 6, 4.5, 5.5, 5.75, 4.75, 4.75,
6.75, 5.25, 8.75, 8, 8.5, 6.25, 5.5, 5.5, 4, 5.25, 5,
6, 4.5, 5.75, 6, 5.25, 6, 3.75, 5.25, 7, 4.5, 4, 7.75,
5.75, 5, 5.25, 5.25, 5.5, 5.5, 8.5, 4.75, 5.5, 6.25,
5.75, 6, 7.5, 4.75, 6, 5.25, 4.75, 5.25, 6.5, 5.75, 5.75,
6, 6.75, 5, 5.75, 6, 9.25, 5.75, 5, 5, 4.5, 9.25, 4.5,
6, 5.25, 5.25, 7, 5.75, 5.5, 5.25, 6, 8, 8.25, 6.5, 5.25,
6.25, 7, 6, 7.25, 5, 6.5, 6.25, 4.75, 3.5, 5.5, 5.75,
4.75, 7.5, 3.75, 6.25, 3.75, 6.5, 7.75, 5.25, 9, 6.5,
6.5, 6.75, 5.5, 4.25, 9.25, 5.25, 6.25, 6.5, 7.5, 5.75,
5.75, 5.25, 7.25, 4.75, 6, 5.5, 7, 5.25, 6.75, 8.75,
7, 7, 7.5, 4.5, 8, 5.5, 6.25, 5.25, 8, 7.5, 5.25, 6.25,
6.75, 5, 3.75, 7.5, 9, 6.75, 5.5, 5.5, 6, 5.75, 4.75,
5.5, 7.25, 4.75, 5, 6, 6.75, 5.75, 4.75, 5.5, 6, 5.75,
6.25, 6.25, 8.25, 6.25, 6.25, 6.25, 6.5, 5.25, 7.75,
5.25, 7, 7.75, 7.75, 5.75, 5.5, 7, 4, 6.5, 6, 6.75, 6.75,
5.5, 5.25, 5.75, 5.75, 8.5, 7.5, 5, 4.75, 5.5, 5, 6.25,
7, 5.5, 5, 7.5, 5.25, 5.25, 5.5, 5, 6, 6.5, 6, 5, 4.75,
6.5, 7.5, 5.75, 6.25, 6.75, 7.75, 6.5, 6, 8.5, 5, 8.5,
5.25, 5.25, 6.25, 6.75, 5, 5, 9.25, 3.75, 5.25, 7.5,
6, 5.5, 5.25, 7, 5.75, 5.25, 2.25, 5.5, 5.5, 6.75, 5.5,
6.5, 6.25, 7.25, 7.25, 6.25, 7, 6.5, 6, 9.25, 8.5, 6,
6.25, 5.25, 7, 6.5, 7, 6.5, 8, 5, 6.5, 6.5, 8.5, 4, 7,
5.75, 5, 8.25, 5.25, 5.25, 7, 8.5, 7.5, 6.25, 7, 6.75,
5.5, 7.25, 8, 5.75, 6, 5.75, 6.25, 5.25, 5, 6.25, 6,
6.25, 5.75, 5, 6.75, 5.5, 6.25, 6.5, 4.75, 6, 5.5, 5.25,
7, 6.5, 7, 6, 5.5, 6.75, 6), vis_3 = c(0.375, 2.125,
1.875, 3, 0.875, 2.25, 1, 1.875, 1.5, 0.75, 2, 2.875,
4.125, 1.75, 3.625, 2.375, 1.5, 2.25, 4, 3, 2, 4.125,
1.875, 1.625, 1.25, 3.375, 4.5, 2.125, 4.25, 0.75, 1.375,
0.25, 1.75, 2.375, 1.5, 0.5, 3.5, 2.25, 3.875, 2.5, 1.625,
1.25, 1, 1.875, 2.75, 4.5, 4, 1.375, 2.75, 1.125, 3.75,
2.125, 3.25, 1.75, 4.125, 2.125, 3.25, 3.875, 2, 1.75,
3.375, 3.625, 1.375, 1.25, 3.625, 2.5, 4, 3.625, 0.875,
0.75, 0.75, 3.375, 2.625, 3.25, 2.125, 2.375, 2.125,
1.375, 4.125, 2.5, 1.75, 4.25, 2.25, 1.75, 0.625, 2.5,
2.875, 2.75, 3.25, 2.25, 2.625, 3.375, 2.125, 0.875,
0.875, 4.25, 0.5, 2.125, 1.375, 2.75, 4.375, 1.875, 1.875,
1.625, 4.375, 3.125, 0.75, 3.75, 1.625, 2.25, 4.375,
2.625, 4.25, 1.75, 3.875, 1, 2.5, 4, 3.375, 1.625, 1.5,
2.375, 4.25, 4.125, 4.125, 3.125, 1, 1.125, 3.25, 1.625,
4.375, 3.5, 1.75, 2.25, 2.625, 3.625, 4.5, 2.75, 4.5,
2.5, 1.5, 4.5, 3.875, 4, 0.625, 1.875, 1.25, 1.625, 2.625,
4.375, 4.25, 2.625, 2.375, 2.375, 1.125, 1.25, 0.5, 2.125,
2.75, 1.125, 1.25, 2.5, 4.5, 1.125, 1.375, 0.75, 0.75,
1, 1.5, 0.75, 3, 2.25, 3.75, 2.5, 2.5, 2.75, 1.75, 3.25,
2.375, 3.375, 2, 1.875, 0.625, 0.5, 1.375, 0.375, 1.625,
1.625, 1, 1, 1.75, 1.625, 1.25, 0.625, 1, 2.125, 1.125,
1.125, 1, 1.75, 3.125, 1.25, 1, 2.75, 1.625, 3.125, 1.875,
0.625, 3.25, 1.875, 2, 2.375, 1.25, 2.125, 0.5, 2.375,
2.25, 2.25, 3.75, 1.625, 2.25, 1.125, 3.625, 0.875, 1.375,
4.125, 2, 1.5, 1.875, 4.125, 0.75, 0.875, 1.75, 4, 1,
1.875, 1.75, 0.875, 4.25, 2, 4.375, 3.5, 1.625, 3.625,
0.75, 3.5, 2.75, 1.875, 3.125, 0.375, 3.125, 4.25, 2.25,
2.125, 1.375, 2.625, 3.625, 3, 4.125, 0.5, 2.25, 1.125,
1.375, 1.375, 1.875, 2.625, 2.375, 4, 4.125, 0.875, 1.5,
4, 2, 1.25, 3.25, 1, 1, 1.625, 2.125, 1.875, 1.375, 3.25,
2, 1.875, 1.25, 2, 2.125, 1.625, 0.75, 2.125, 0.875,
1.125, 1.625, 2.375, 1.25, 3, 1.375, 1.625, 1.875, 0.5,
3.375), tex_1 = c(2.3333333, 1.6666667, 1, 2.6666667,
2.6666667, 1, 3.3333333, 3.6666667, 2.6666667, 2.6666667,
2, 2.6666667, 2.6666667, 4.6666667, 5, 2.6666667, 2,
2, 4.3333333, 3.6666667, 1.6666667, 2, 3.3333333, 2.6666667,
2.3333333, 1.6666667, 2.6666667, 1.6666667, 2, 2.6666667,
2, 1.6666667, 2.6666667, 3.3333333, 1.3333333, 1.6666667,
2.6666667, 3, 4, 3, 2.6666667, 1.6666667, 1.6666667,
2, 4.6666667, 3, 0.66666667, 2.6666667, 2, 3.6666667,
1.6666667, 2.3333333, 0.66666667, 3.3333333, 2, 2.6666667,
1.6666667, 2.6666667, 1, 1.3333333, 4, 2.6666667, 1.6666667,
3.3333333, 2.6666667, 3.6666667, 3, 2.6666667, 3, 4.3333333,
2, 1.3333333, 1.6666667, 3.3333333, 3, 1.6666667, 4,
0, 4, 1, 1.6666667, 3, 0.33333333, 2.3333333, 1, 3.3333333,
2.6666667, 4, 1.3333333, 3.6666667, 2.6666667, 2, 1,
2.6666667, 4.6666667, 4, 3.3333333, 5.3333333, 1.6666667,
3.6666667, 2.6666667, 3.6666667, 4.3333333, 3.3333333,
2.6666667, 2.6666667, 5.3333333, 2.6666667, 5.6666667,
3.3333333, 3.6666667, 4.3333333, 5, 4, 1, 3.6666667,
2.6666667, 3, 2.3333333, 2.6666667, 2.6666667, 3.3333333,
4, 2.3333333, 3.3333333, 4.3333333, 4.3333333, 3.3333333,
3, 2, 4.3333333, 4, 1.3333333, 2, 2.6666667, 4, 4.3333333,
3.3333333, 2.3333333, 3.3333333, 3.3333333, 2, 3.6666667,
6, 2.6666667, 3.6666667, 4, 0.66666667, 5.6666667, 2.6666667,
5, 3, 3, 1.3333333, 3, 3, 3.3333333, 2.6666667, 3.6666667,
3, 2.6666667, 3.3333333, 5.6666667, 3.3333333, 3.6666667,
3, 3.3333333, 0.33333333, 3.3333333, 1.6666667, 4.6666667,
2.3333333, 3.6666667, 3.3333333, 2.6666667, 4.3333333,
1.6666667, 4.3333333, 4.6666667, 2.3333333, 2.6666667,
3, 4.3333333, 3, 1.3333333, 3, 3, 3, 3, 1.6666667, 2.6666667,
3, 3, 0.66666667, 2, 6.3333333, 5, 3, 3, 2.6666667, 4.6666667,
3.6666667, 2, 3.6666667, 2.6666667, 3.3333333, 2.3333333,
2.3333333, 1.6666667, 2, 4.6666667, 2.3333333, 3, 6,
2.6666667, 3.3333333, 6, 2.3333333, 3, 1.6666667, 2,
4.3333333, 3.3333333, 5, 3, 2.6666667, 3, 3.3333333,
2.6666667, 5, 2.3333333, 3, 5, 2.6666667, 1.6666667,
3, 4.3333333, 5.3333333, 5, 3, 4.3333333, 3.3333333,
3.6666667, 3.6666667, 2.6666667, 3.3333333, 3.3333333,
4, 3.6666667, 3, 4, 6, 5, 4, 5.3333333, 2.6666667, 2.3333333,
5.6666667, 3.3333333, 3.3333333, 3.3333333, 2, 4, 4.3333333,
4.6666667, 4, 6, 4.6666667, 4.6666667, 3.3333333, 4.6666667,
3.3333333, 2.6666667, 2.6666667, 2.3333333, 1.3333333,
3, 4, 1.6666667, 2.6666667, 2.3333333, 5, 2.6666667,
4, 2.6666667, 3.3333333, 4.3333333, 2.3333333, 3, 3.3333333,
2.6666667, 1.3333333, 3.3333333, 3.3333333, 3, 3, 2.6666667,
2.3333333, 3.6666667, 3.6666667, 3.6666667), tex_2 = c(5.75,
3, 1.75, 4.5, 4, 3, 6, 4.25, 5.75, 5, 3.5, 4.5, 4, 4,
5.5, 4.25, 4, 2.5, 5.25, 3.75, 2.5, 3.25, 5.75, 3, 3.75,
3.5, 2.25, 3, 3, 3.25, 3.5, 3, 5.25, 4.25, 3, 4.75, 4,
3, 5.25, 5.25, 4.25, 4.25, 3.75, 3, 5.5, 4.25, 1, 3.25,
2.25, 5.5, 2.25, 4.5, 1.5, 3.5, 4.5, 4.5, 3, 5.5, 2.5,
3, 5.5, 5, 2.5, 4.5, 5, 4.5, 3.75, 2.75, 2.5, 4, 3, 2.25,
2.75, 5.75, 3.25, 2.25, 4.75, 1.5, 3.25, 1.5, 2, 4.75,
2.25, 3.5, 1.5, 5.75, 4, 5, 1.25, 4.5, 2.75, 3.75, 2,
3.25, 4.75, 4.25, 5.75, 6.75, 2.75, 4.5, 3.25, 3.75,
4.5, 4.5, 5.75, 5.5, 5.75, 2.75, 5.5, 3.5, 4.75, 4.25,
3.5, 5.25, 2, 4.75, 4.75, 2.75, 2.25, 3.25, 4.25, 3,
6.5, 3.75, 5, 4, 5.5, 5, 6, 2.75, 6.25, 4.25, 2, 3.75,
5, 6.25, 5.75, 5.25, 4.5, 5.75, 5.75, 1.5, 5.25, 6.5,
5, 5, 5, 2.5, 5.5, 3.75, 5.75, 5.5, 4.25, 2.25, 2.5,
4.75, 4.25, 4.25, 4.75, 4.75, 6.25, 5.75, 6.25, 4.5,
5.25, 5.25, 4, 1.75, 2.75, 2.5, 5.5, 3, 5.75, 5.75, 4.25,
6, 4.25, 6, 6.5, 3.25, 4.25, 5, 4.75, 2.75, 4, 4.75,
4.25, 5, 3.5, 3, 3.75, 5.75, 5.5, 1, 4.5, 6, 5, 5.75,
3, 4.5, 4.25, 5.75, 2.5, 4.75, 5.5, 5.5, 4, 5, 1.75,
4, 7, 5.25, 5.25, 6, 4.5, 4.25, 6.5, 4, 4, 1.5, 3, 4,
4, 4.75, 4, 3.75, 3.5, 4, 4.25, 6, 3.25, 4.75, 6.25,
3.25, 2.75, 4.75, 6.25, 6.25, 5.75, 5.75, 5.5, 6.25,
5.75, 6.5, 4.25, 4.75, 5, 5, 6, 5.25, 5.75, 6.5, 5.75,
4, 6.25, 4.75, 4.75, 6.5, 4.75, 5.25, 6.25, 6, 4.75,
5.75, 5, 6, 6.75, 5.5, 5.5, 3.75, 5.25, 4.75, 4.75, 4.75,
3.75, 3.25, 4.75, 4.75, 2.75, 4.5, 4.75, 6, 4.5, 5.25,
3.5, 4, 6.25, 4, 4.75, 4.75, 5, 3, 4.25, 4.5, 3.25, 4.25,
4.25, 4, 5.75, 4.5, 5.75), tex_3 = c(1.2857143, 1.2857143,
0.42857143, 2.4285714, 2.5714286, 0.85714286, 2.8571429,
1.2857143, 2.7142857, 2.5714286, 1.5714286, 2.7142857,
2.2857143, 1.5714286, 3, 0.71428571, 1.2857143, 1.7142857,
3.7142857, 2.5714286, 0.57142857, 2.1428571, 3.1428571,
1, 1.2857143, 1.4285714, 0.71428571, 1.1428571, 2, 1.8571429,
1.8571429, 1, 2, 1.8571429, 0.85714286, 1.4285714, 2,
1.7142857, 3.2857143, 3.1428571, 2.1428571, 1.5714286,
0.57142857, 1.4285714, 2, 1.2857143, 1, 1.2857143, 1,
2.1428571, 0.14285714, 1.4285714, 0.14285714, 2.1428571,
2.1428571, 1.4285714, 1.7142857, 2.4285714, 1.2857143,
1, 2.5714286, 2.1428571, 0.71428571, 2.4285714, 1.4285714,
3, 1, 1.8571429, 1.5714286, 2.7142857, 1, 1.1428571,
1.5714286, 2.7142857, 0.71428571, 1, 2.2857143, 1.1428571,
1.8571429, 1.8571429, 1.5714286, 2.4285714, 0.57142857,
0.71428571, 1, 3.7142857, 0.85714286, 2.1428571, 0.57142857,
1.7142857, 1.8571429, 0.42857143, 1.5714286, 1.1428571,
2.1428571, 2.4285714, 2.8571429, 2.7142857, 1.4285714,
3.2857143, 1, 1.7142857, 1.8571429, 2.8571429, 5, 2.1428571,
3.1428571, 2, 4, 1.4285714, 3, 1.5714286, 1.8571429,
1.8571429, 0.85714286, 1.8571429, 2.7142857, 1, 1.1428571,
2, 1.2857143, 2, 3.5714286, 1.5714286, 2.8571429, 1.1428571,
3, 2.2857143, 2.4285714, 0.57142857, 3.1428571, 2.2857143,
0.57142857, 1.8571429, 2.4285714, 2.5714286, 2.8571429,
2.1428571, 2.5714286, 3, 2.2857143, 0.42857143, 4.7142857,
6.1428571, 0.85714286, 3, 2.5714286, 1.4285714, 4.1428571,
1, 4.8571429, 2.1428571, 2.4285714, 1.1428571, 1.4285714,
2.1428571, 1.4285714, 1.4285714, 2.7142857, 1.5714286,
3.4285714, 2.5714286, 5.8571429, 1.5714286, 1.1428571,
2.2857143, 1.8571429, 1.5714286, 2, 1.4285714, 3.7142857,
1.5714286, 2.5714286, 5, 2.8571429, 5.1428571, 1.5714286,
3.5714286, 3.4285714, 0.57142857, 1.8571429, 2.4285714,
2.7142857, 1, 2.2857143, 2.4285714, 1.8571429, 3, 2.8571429,
0.57142857, 1.1428571, 2.1428571, 2.8571429, 0.28571429,
1.8571429, 4.7142857, 3.5714286, 3.4285714, 1.1428571,
1.4285714, 1.5714286, 3.2857143, 1.4285714, 2.5714286,
2.4285714, 2.5714286, 1.7142857, 1.8571429, 0.71428571,
1.8571429, 2.8571429, 2, 2.4285714, 3.8571429, 0.85714286,
2.1428571, 4.4285714, 1, 2.2857143, 0.57142857, 0.85714286,
2.1428571, 2.2857143, 2.7142857, 2, 1.7142857, 1.4285714,
2.4285714, 2.4285714, 5.5714286, 2.7142857, 3.1428571,
4.2857143, 1.8571429, 1.5714286, 1.5714286, 3.7142857,
2.1428571, 3, 3.2857143, 2.4285714, 3.8571429, 2.5714286,
1.7142857, 2.1428571, 2.7142857, 2.7142857, 3.2857143,
2.7142857, 1.7142857, 2.1428571, 5.4285714, 4.2857143,
4.7142857, 4.5714286, 2.7142857, 2.7142857, 4.2857143,
2.2857143, 2.7142857, 3.2857143, 1.2857143, 2.4285714,
3.7142857, 4.1428571, 3.8571429, 4.7142857, 3.4285714,
4.1428571, 1.8571429, 2, 2.4285714, 2.1428571, 1.8571429,
1.4285714, 2.4285714, 2, 2.1428571, 2.2857143, 1.8571429,
1.1428571, 3.2857143, 1.7142857, 2.7142857, 1.7142857,
1.4285714, 4.5714286, 1.5714286, 3.2857143, 1.4285714,
0.85714286, 1.5714286, 2, 2, 1.5714286, 2.8571429, 1,
1, 4.2857143, 2, 3.1428571), spe_1 = c(3.3913043, 3.7826087,
3.2608696, 3, 3.6956522, 4.3478261, 4.6956522, 3.3913043,
4.5217391, 4.1304348, 3.7391304, 3.6956522, 5.8695652,
5.1304348, 4, 4.0869565, 3.6956522, 4, 3.9130435, 3.4782609,
2.6086957, 4.4782609, 3.4782609, 5.826087, 4.6956522,
5.7391304, 4.1304348, 2.826087, 5.1304348, 4.6521739,
4.826087, 2.0434783, 2.6956522, 5.3913043, 2.7826087,
3.1304348, 3.826087, 4.0869565, 5.5217391, 3.2173913,
4.9130435, 2.826087, 3.9565217, 3.9565217, 5.3913043,
4.826087, 3.3478261, 6.1304348, 5.6521739, 2.5652174,
2.3478261, 3.6521739, 3.2608696, 3.4782609, 4.173913,
4.0434783, 4.173913, 3.4347826, 3.3913043, 3.5217391,
5.2608696, 4.9130435, 2.6521739, 5.5217391, 3.3043478,
5.6956522, 3.6086957, 3.8695652, 6.826087, 4.7391304,
3.6086957, 3.7391304, 5.2608696, 3.4782609, 3.4782609,
3.1304348, 5.6521739, 5.6956522, 5.5652174, 4.6956522,
5.8695652, 5.1304348, 5.3478261, 5.7826087, 4.9565217,
4.6086957, 4.0869565, 5.5217391, 3.5652174, 4.173913,
6.6521739, 5.3913043, 3.5652174, 3.6086957, 4.1304348,
3.5652174, 5.5217391, 5.1304348, 5.5652174, 4.9130435,
4.2608696, 4.5217391, 5.8695652, 3.826087, 3, 6.3478261,
7.4347826, 4.173913, 5.6956522, 4.4782609, 3.2608696,
2.8695652, 4.5652174, 4.6956522, 3.5652174, 4.826087,
5.3043478, 5.5652174, 3.6956522, 4.0869565, 5.826087,
4.6086957, 3.7391304, 3.6521739, 5, 4, 5.1304348, 4.9130435,
3.3043478, 4.5217391, 4.5652174, 7.2608696, 4.9130435,
4.6956522, 3.4347826, 4.3913043, 3.3478261, 4.4347826,
6.2608696, 6.4347826, 6.0434783, 3.3043478, 3.826087,
5.3478261, 2.3913043, 5.6086957, 6.9565217, 4.5217391,
3.5652174, 5.1304348, 5.6521739, 5.7826087, 5.3913043,
5.3913043, 4.6956522, 3.6086957, 3, 2.826087, 2.173913,
4.9565217, 4.8695652, 4.0869565, 5.6086957, 4.173913,
4.4782609, 3.8695652, 3.826087, 4.4782609, 3.6086957,
4.3043478, 2.1304348, 2.826087, 2.8695652, 3.1304348,
4.1304348, 3.5652174, 4.6086957, 3.826087, 4.8695652,
5.4782609, 2.9565217, 3.2173913, 4.173913, 2.3913043,
3.5217391, 2.2173913, 2.2608696, 4.6956522, 3.5217391,
2.173913, 4.3478261, 2.4347826, 3.5217391, 1.3043478,
4.0434783, 4, 4.1304348, 2.5217391, 2.826087, 2.6521739,
3.5652174, 2.6956522, 2.6521739, 3.0869565, 2.6521739,
3.6956522, 2.7826087, 4.1304348, 2, 3.7391304, 3.826087,
3.8695652, 4.3478261, 3.4782609, 3.173913, 3.4782609,
5.2173913, 2.9130435, 4.6086957, 4.3913043, 1.8695652,
3.173913, 3.173913, 4.3913043, 5.3913043, 3.9130435,
3.8695652, 5.1304348, 2.9565217, 3.5217391, 2.9565217,
3.826087, 2.9565217, 2.4347826, 3.3043478, 5.6521739,
3.6521739, 4.7391304, 4.7391304, 6.4782609, 4.8695652,
4.4782609, 5.826087, 3.6956522, 4, 4.7826087, 3.6521739,
4, 5.7391304, 5.7826087, 6.0434783, 5.7826087, 4.173913,
5.1304348, 3.4782609, 3.3913043, 4.4347826, 5, 4.1304348,
2.9565217, 3.7826087, 4.3478261, 4.826087, 3.3913043,
5.0869565, 4.173913, 6.3043478, 4.3043478, 4.2173913,
5, 4.6086957, 3, 5.8695652, 3.6956522, 4.7391304, 4,
3.3913043, 3.5652174, 4.6086957, 3.6521739, 3.4782609,
2.3913043, 3.3478261, 2.7826087, 4.2608696, 3.4782609,
3.3478261, 5.8695652, 5.2173913, 2.4347826, 5.826087,
4.173913, 5.4782609, 3.3913043, 4.173913, 3.0434783,
5.0869565, 4.6086957, 4, 5.0869565, 4.0869565), spe_2 = c(5.75,
6.25, 3.9, 5.3, 6.3, 6.65, 6.2, 5.15, 4.65, 4.55, 5.7,
5.15, 5.2, 4.7, 4.35, 3.8, 6.65, 5.25, 4.85, 5.35, 4.6,
5.45, 4.6, 5.3, 4.6, 6.25, 5.1, 5.55, 5.85, 4.85, 6.95,
3.65, 4.3, 4.35, 5.2, 3.75, 4, 3.5, 5.45, 4.5, 5.1, 5.3,
4.75, 5.6, 5, 5, 6.35, 8, 5.9, 4.8, 5.05, 5.15, 4.2,
5.1, 4.8, 5.7, 5.25, 5.8, 4.55, 6.15, 6.2, 5.35, 3.85,
5.45, 4.5, 5.4, 5.75, 6.1, 5.7, 5.95, 5.5, 5.75, 7.35,
4.6, 5.7, 5.75, 5.7, 4, 7.35, 5.15, 6.45, 5.75, 5.2,
5.75, 4.85, 6.85, 5.4, 4.55, 5.55, 5.95, 7.5, 7.8, 6.4,
4.8, 5.35, 3.6, 5.85, 5.55, 6.1, 5.15, 5.3, 4.4, 6.25,
4.85, 6.2, 6.5, 5.7, 6.8, 6.4, 4.15, 3.9, 6, 5.35, 4.3,
3.95, 5.85, 6.85, 6.6, 5.2, 5.55, 6.4, 6.4, 7.6, 5.35,
6.9, 6.95, 5.65, 5.25, 5.1, 6.25, 7.8, 6.35, 6, 5.25,
6, 5.85, 5.1, 5.15, 6.55, 8.3, 5.25, 5.25, 7.1, 5.75,
5.6, 4.9, 6.25, 5, 6.3, 4.75, 7.55, 7.9, 7.5, 6.15, 5.6,
6.15, 4.1, 4.9, 4.3, 5.15, 6.1, 5.65, 6.95, 4.75, 5.7,
5.05, 5.35, 6.8, 5.4, 4.35, 4.2, 4, 5.65, 5.2, 5.5, 5.15,
4, 6.05, 5.75, 10, 5.8, 5.9, 6.05, 5.9, 6.4, 4.6, 4.7,
5.65, 5.8, 3.6, 7.2, 6.5, 4.8, 3.05, 5.55, 5.4, 4.6,
4.55, 4.2, 5, 5.2, 4.15, 3.85, 4.7, 3.5, 6.4, 3.7, 6.4,
3.6, 4.95, 5.7, 6.05, 6.05, 5.6, 4.2, 5.05, 5.45, 4.4,
6.35, 5.3, 5, 3.65, 5.05, 5.6, 5.95, 6.3, 5.8, 5.8, 4.1,
5.2, 4.85, 5.45, 4.55, 3.75, 5.7, 5.25, 6.35, 5.55, 7.15,
7.8, 6.3, 4.9, 5.1, 4.95, 4.75, 6.75, 6.6, 6.25, 5.9,
5.55, 5.5, 8.05, 6.1, 5.6, 4.75, 5.05, 5.65, 6.8, 5.95,
4, 4.65, 9.1, 6.25, 5.15, 5.4, 5.65, 5.85, 5.4, 6, 6.45,
5.3, 6.5, 7.1, 5.45, 7, 4.05, 4.45, 5.4, 7.15, 6.3, 5.85,
4, 4.7, 4.7, 6.6, 5.25, 5.95, 6.3, 6.55, 5.75, 5.5, 5.75,
6, 5.15, 4.85, 4.25, 5.6, 6.05, 6, 6.2, 6.95), spe_3 = c(6.3611111,
7.9166667, 4.4166667, 4.8611111, 5.9166667, 7.5, 4.8611111,
3.6666667, 7.3611111, 4.3611111, 4.3055556, 4.1388889,
5.8611111, 4.4444444, 5.8611111, 5.1388889, 5.25, 5.4444444,
5.75, 4.9166667, 5.3888889, 7, 5, 6.7777778, 4.1388889,
4.3333333, 4.5277778, 4.4166667, 8.6111111, 5.4444444,
5.9722222, 3.3611111, 4.8055556, 5.6388889, 4.8333333,
4.9166667, 5.3055556, 5.0833333, 5.1111111, 4.8888889,
4.6388889, 4.7777778, 2.7777778, 6.6666667, 6.8611111,
5, 6.2777778, 5.4444444, 6.0555556, 5.5277778, 5.5, 4.7777778,
5.3888889, 4.1944444, 4.4166667, 5.5555556, 5.6388889,
4.75, 4.8333333, 3.9444444, 6.1388889, 4.7777778, 5.3333333,
5.8333333, 5.0277778, 6.3055556, 6.1944444, 4.25, 3.9166667,
5.4166667, 4.6111111, 5.1666667, 5.9722222, 4.2777778,
4.5833333, 4.6666667, 6.4722222, 5.6388889, 5.75, 5.3333333,
6.0277778, 5.3055556, 5.7777778, 4.9722222, 4.5833333,
5.4722222, 5.9722222, 5.1388889, 4.8888889, 6.6666667,
5.4444444, 6.1111111, 5.7222222, 3.9444444, 3.7777778,
5.4444444, 4.2222222, 7.2222222, 4.6111111, 5.75, 6.25,
6.5833333, 4.1111111, 4.8333333, 6.0277778, 6.1666667,
5.1944444, 7, 7.5277778, 3.3611111, 4.8611111, 5.4444444,
5.4444444, 6, 6.3333333, 5.4166667, 5, 6.4444444, 5.1666667,
5.4444444, 6.8611111, 3.3055556, 6.5, 4.7777778, 6.3888889,
5.6666667, 4.9166667, 4.9722222, 5.7777778, 6.3055556,
7, 7.1944444, 4.8055556, 3.7222222, 6.1666667, 6.1111111,
5.4444444, 4.5555556, 6.8888889, 7.0833333, 6.2222222,
5.7222222, 5.7777778, 6.6111111, 5.9722222, 3.8611111,
6.3055556, 4.75, 5.4722222, 5.2222222, 6.1666667, 6.9444444,
5.4166667, 5.1944444, 4.1388889, 4.6944444, 4.3333333,
5.4166667, 6.3333333, 4, 4.4444444, 5.5833333, 9.25,
4.8333333, 5.4722222, 4.9444444, 3.8055556, 4.2777778,
5.5833333, 4.0833333, 4.75, 3.4722222, 5.1666667, 6.1666667,
4.4722222, 5.6944444, 3.2777778, 6.25, 5.1388889, 6.5555556,
6.0833333, 5.3055556, 5, 4.9444444, 5.25, 5.0555556,
3.9722222, 5, 4.4166667, 4.5, 5.6944444, 5.5, 5.5277778,
3.1111111, 5.1388889, 4.1111111, 4.9444444, 4.8055556,
3.8055556, 5.9444444, 6.7777778, 3.9722222, 4.4166667,
4.2777778, 3.3333333, 5.6111111, 4.5833333, 3.8055556,
3.3611111, 5.9444444, 6.1944444, 6.1666667, 5.7222222,
6.3611111, 4.4722222, 5.1388889, 5.6944444, 5, 4.8611111,
4.7777778, 4.0277778, 3.6111111, 6.1111111, 3.2222222,
6.1111111, 6.7222222, 6.5555556, 7, 4.7222222, 5.8333333,
4.1388889, 5.3055556, 5.0277778, 4.9166667, 4.3333333,
6.6944444, 6.3888889, 5.5555556, 6.8333333, 6.8611111,
6.3055556, 4.6666667, 6.2222222, 5.25, 5.9722222, 5.5277778,
4.0833333, 6.4444444, 5.1944444, 6.5277778, 5.5277778,
6.9166667, 5.8888889, 3.6666667, 4.75, 4.9722222, 5.8333333,
7.3888889, 6.6666667, 3.4722222, 4.7222222, 6.3055556,
5.7222222, 5.5, 6.5833333, 5.7222222, 6.2777778, 5.9722222,
7, 5.0833333, 5.1944444, 5.5, 6.25, 6.1111111, 4.9444444,
4.1666667, 5.3055556, 5.0555556, 5.5555556, 5.9722222,
6.5277778, 4.2777778, 3.75, 5.25, 6.6666667, 5.6944444,
5.4166667, 5.6666667, 5.7222222, 5, 6.7777778, 4.8333333,
4.5, 6.3333333, 5.7777778, 5.6666667, 5.25, 6.0833333,
7.6111111, 4.3888889, 5.1666667)), row.names = c(NA,
301L), class = "data.frame"), imputed = FALSE, quiet = TRUE), class = c("mplusObject",
"list"))
cjvanlissa/tidySEM documentation built on April 13, 2025, 10:49 a.m.
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
structure(list(TITLE = NULL, DATA = NULL, VARIABLE = "grouping IS school (1 = GW 2 = Pas);",
DEFINE = NULL, MONTECARLO = NULL, MODELPOPULATION = NULL,
MODELMISSING = NULL, ANALYSIS = NULL, MODEL = c("visual BY vis_1 vis_2 vis_3;",
"textual BY tex_1 tex_2 tex_3;", "speed BY spe_1 spe_2 spe_3;"
), MODELINDIRECT = NULL, MODELCONSTRAINT = NULL, MODELTEST = NULL,
MODELPRIORS = NULL, OUTPUT = NULL, SAVEDATA = NULL, PLOT = NULL,
results = structure(list(input = structure(list(data = list(
file = "example_8fcd88581c11fb84d0b67f1148ae8241.dat"),
variable = list(names = "school vis_1 vis_2 vis_3 tex_1 tex_2 tex_3 spe_1 spe_2 spe_3",
missing = ".", grouping = "school (1 = GW 2 = Pas)"),
model = c("", " visual BY vis_1 vis_2 vis_3;", " textual BY tex_1 tex_2 tex_3;",
" speed BY spe_1 spe_2 spe_3;", "", "", ""), title = ""), class = c("mplus.inp",
"list"), start.line = 6L, end.line = 20L), warnings = structure(list(), class = c("mplus.warnings",
"list")), errors = structure(list(), class = c("mplus.errors",
"list")), data_summary = structure(list(overall = structure(list(
NClusters = c(NA_integer_, NA_integer_), NMissPatterns = c(1,
1), AvgClusterSize = c(NA_real_, NA_real_), Group = c("GW",
"PAS")), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame"),
ICCs = list()), class = c("mplus.data_summary", "list"
)), sampstat = structure(list(GW = list(univariate.sample.statistics = structure(c(145,
145, 145, 145, 145, 145, 145, 145, 145, 4.93, 6.2, 1.996,
3.317, 4.712, 2.469, 3.921, 5.488, 5.327, 1.319, 1.226, 1.073,
1.257, 1.342, 1.28, 1.062, 1.094, 1.051, -0.118, 0.237, 0.617,
0.401, -0.544, 0.721, 0.161, 0.691, 0.198, -0.085, 0.801,
-0.48, 0.203, 0.172, 0.184, -0.385, 2.164, 0.457, 1.833,
2.25, 0.375, 0.333, 1, 0.286, 1.304, 3.05, 3.111, 8.5, 9.25,
4.5, 6.333, 7, 5.857, 6.478, 10, 9.25, 0.69, 0.69, 1.38,
0.69, 0.69, 0.69, 0.69, 0.69, 0.69, 0.69, 1.38, 0.69, 0.69,
0.69, 0.69, 0.69, 0.69, 0.69, 4, 5.25, 1, 2.333, 4, 1.571,
2.957, 4.65, 4.417, 4.667, 5.75, 1.625, 3, 4.5, 2, 3.565,
5.25, 5.056, 5, 6.25, 1.875, 3, 4.75, 2.286, 3.87, 5.5, 5.306,
5.167, 6.25, 2, 3.333, 5, 2.571, 4.13, 5.7, 5.583, 6, 7,
3, 4.333, 5.75, 3.286, 4.783, 6.25, 6.222), .Dim = c(9L,
14L), .Dimnames = list(c("VIS_1", "VIS_2", "VIS_3", "TEX_1",
"TEX_2", "TEX_3", "SPE_1", "SPE_2", "SPE_3"), c("Sample Size",
"Mean", "Variance", "Skewness", "Kurtosis", "Minimum", "Maximum",
"%Min", "%Max", "20%", "40%", "Median", "60%", "80%")))),
PAS = list(univariate.sample.statistics = structure(c(156,
156, 156, 156, 156, 156, 156, 156, 156, 4.941, 5.984,
2.487, 2.823, 3.995, 1.922, 4.432, 5.563, 5.418, 1.395,
1.504, 1.346, 1.32, 1.708, 0.974, 1.17, 0.952, 0.978,
-0.374, 0.688, 0.154, 0.219, -0.13, 1, 0.3, 0.358, 0.223,
0.674, 0.209, -1.078, -0.089, -0.851, 1.932, -0.421,
0.05, 0.149, 0.667, 3.5, 0.25, 0, 1, 0.143, 2.043, 3.5,
2.778, 7.5, 9.25, 4.5, 6, 6.75, 6.143, 7.435, 8.3, 8.611,
0.64, 0.64, 0.64, 0.64, 0.64, 1.28, 0.64, 0.64, 0.64,
1.28, 1.92, 3.21, 0.64, 0.64, 0.64, 0.64, 0.64, 0.64,
4, 5, 1.375, 1.667, 2.75, 1, 3.478, 4.75, 4.611, 4.667,
5.5, 2, 2.667, 3.5, 1.571, 4, 5.25, 5.111, 5, 5.75, 2.375,
2.667, 4, 1.857, 4.37, 5.475, 5.417, 5.333, 6, 2.625,
3, 4.5, 2.143, 4.696, 5.75, 5.639, 5.833, 7, 3.75, 3.667,
5.25, 2.714, 5.522, 6.3, 6.222), .Dim = c(9L, 14L), .Dimnames = list(
c("VIS_1", "VIS_2", "VIS_3", "TEX_1", "TEX_2", "TEX_3",
"SPE_1", "SPE_2", "SPE_3"), c("Sample Size", "Mean",
"Variance", "Skewness", "Kurtosis", "Minimum", "Maximum",
"%Min", "%Max", "20%", "40%", "Median", "60%", "80%"
))))), class = c("mplus.sampstat", "list")), covariance_coverage = structure(list(
GW = structure(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, NA, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, NA, NA, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, NA, NA,
NA, 1, 1, 1, 1, 1, 1, NA, NA, NA, NA, 1, 1, 1, 1, 1,
NA, NA, NA, NA, NA, 1, 1, 1, 1, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
1, 1, 1, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, 1, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, 1), .Dim = c(9L, 9L), .Dimnames = list(
c("VIS_1", "VIS_2", "VIS_3", "TEX_1", "TEX_2", "TEX_3",
"SPE_1", "SPE_2", "SPE_3"), c("VIS_1", "VIS_2", "VIS_3",
"TEX_1", "TEX_2", "TEX_3", "SPE_1", "SPE_2", "SPE_3"
))), PAS = structure(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
NA, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, NA, NA, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, NA, NA, NA, 1, 1, 1, 1, 1, 1, NA, NA, NA, NA, 1, 1,
1, 1, 1, NA, NA, NA, NA, NA, 1, 1, 1, 1, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, 1, 1, 1, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, 1,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1), .Dim = c(9L, 9L), .Dimnames = list(
c("VIS_1", "VIS_2", "VIS_3", "TEX_1", "TEX_2", "TEX_3",
"SPE_1", "SPE_2", "SPE_3"), c("VIS_1", "VIS_2", "VIS_3",
"TEX_1", "TEX_2", "TEX_3", "SPE_1", "SPE_2", "SPE_3"
)))), class = c("mplus.covcoverage", "list"), group.names = c("GW",
"PAS")), summaries = structure(list(Mplus.version = "8.6",
Title = "", AnalysisType = "GENERAL", DataType = "INDIVIDUAL",
Estimator = "ML", Observations = 301, NGroups = 2, NDependentVars = 9,
NIndependentVars = 0, NContinuousLatentVars = 3, Parameters = 48,
ChiSqM_Value = 164.103, ChiSqM_DF = 60, ChiSqM_PValue = 0,
ChiSqBaseline_Value = 957.769, ChiSqBaseline_DF = 72,
ChiSqBaseline_PValue = 0, LL = -3706.323, UnrestrictedLL = -3624.272,
CFI = 0.882, TLI = 0.859, AIC = 7508.647, BIC = 7686.588,
aBIC = 7534.359, RMSEA_Estimate = 0.107, RMSEA_90CI_LB = 0.088,
RMSEA_90CI_UB = 0.127, RMSEA_pLT05 = 0, SRMR = 0.087,
AICC = 7527.31366666667, Filename = "example.out"), row.names = c(NA,
-1L), filename = "example.out", Observations = c(GW = 145,
PAS = 156), class = c("mplus.summaries", "data.frame")),
invariance_testing = list(), parameters = list(unstandardized = structure(list(
paramHeader = c("VISUAL.BY", "VISUAL.BY", "VISUAL.BY",
"TEXTUAL.BY", "TEXTUAL.BY", "TEXTUAL.BY", "SPEED.BY",
"SPEED.BY", "SPEED.BY", "TEXTUAL.WITH", "SPEED.WITH",
"SPEED.WITH", "Means", "Means", "Means", "Intercepts",
"Intercepts", "Intercepts", "Intercepts", "Intercepts",
"Intercepts", "Intercepts", "Intercepts", "Intercepts",
"Variances", "Variances", "Variances", "Residual.Variances",
"Residual.Variances", "Residual.Variances", "Residual.Variances",
"Residual.Variances", "Residual.Variances", "Residual.Variances",
"Residual.Variances", "Residual.Variances", "VISUAL.BY",
"VISUAL.BY", "VISUAL.BY", "TEXTUAL.BY", "TEXTUAL.BY",
"TEXTUAL.BY", "SPEED.BY", "SPEED.BY", "SPEED.BY",
"TEXTUAL.WITH", "SPEED.WITH", "SPEED.WITH", "Means",
"Means", "Means", "Intercepts", "Intercepts", "Intercepts",
"Intercepts", "Intercepts", "Intercepts", "Intercepts",
"Intercepts", "Intercepts", "Variances", "Variances",
"Variances", "Residual.Variances", "Residual.Variances",
"Residual.Variances", "Residual.Variances", "Residual.Variances",
"Residual.Variances", "Residual.Variances", "Residual.Variances",
"Residual.Variances"), param = c("VIS_1", "VIS_2",
"VIS_3", "TEX_1", "TEX_2", "TEX_3", "SPE_1", "SPE_2",
"SPE_3", "VISUAL", "VISUAL", "TEXTUAL", "VISUAL",
"TEXTUAL", "SPEED", "VIS_1", "VIS_2", "VIS_3", "TEX_1",
"TEX_2", "TEX_3", "SPE_1", "SPE_2", "SPE_3", "VISUAL",
"TEXTUAL", "SPEED", "VIS_1", "VIS_2", "VIS_3", "TEX_1",
"TEX_2", "TEX_3", "SPE_1", "SPE_2", "SPE_3", "VIS_1",
"VIS_2", "VIS_3", "TEX_1", "TEX_2", "TEX_3", "SPE_1",
"SPE_2", "SPE_3", "VISUAL", "VISUAL", "TEXTUAL",
"VISUAL", "TEXTUAL", "SPEED", "VIS_1", "VIS_2", "VIS_3",
"TEX_1", "TEX_2", "TEX_3", "SPE_1", "SPE_2", "SPE_3",
"VISUAL", "TEXTUAL", "SPEED", "VIS_1", "VIS_2", "VIS_3",
"TEX_1", "TEX_2", "TEX_3", "SPE_1", "SPE_2", "SPE_3"
), est = c(1, 0.576, 0.798, 1, 1.12, 0.932, 1, 1.13,
1.009, 0.427, 0.329, 0.236, 0, 0, 0, 4.854, 6.066,
2.153, 3.354, 4.68, 2.463, 4.065, 5.43, 5.286, 0.708,
0.87, 0.505, 0.654, 0.964, 0.641, 0.343, 0.376, 0.437,
0.625, 0.434, 0.522, 1, 0.576, 0.798, 1, 1.12, 0.932,
1, 1.13, 1.009, 0.41, 0.178, 0.18, 0.148, -0.576,
0.177, 4.854, 6.066, 2.153, 3.354, 4.68, 2.463, 4.065,
5.43, 5.286, 0.796, 0.879, 0.322, 0.555, 1.296, 0.944,
0.445, 0.502, 0.263, 0.888, 0.541, 0.654), se = c(0,
0.109, 0.13, 0, 0.066, 0.057, 0, 0.137, 0.16, 0.098,
0.084, 0.075, 0, 0, 0, 0.094, 0.077, 0.084, 0.088,
0.098, 0.084, 0.083, 0.083, 0.078, 0.162, 0.133,
0.119, 0.131, 0.127, 0.113, 0.064, 0.074, 0.068,
0.103, 0.101, 0.101, 0, 0.109, 0.13, 0, 0.066, 0.057,
0, 0.137, 0.16, 0.107, 0.067, 0.063, 0.127, 0.117,
0.094, 0.094, 0.077, 0.084, 0.088, 0.098, 0.084,
0.083, 0.083, 0.078, 0.192, 0.132, 0.085, 0.157,
0.161, 0.148, 0.072, 0.086, 0.051, 0.127, 0.099,
0.101), est_se = c(999, 5.262, 6.139, 999, 16.962,
16.315, 999, 8.258, 6.326, 4.366, 3.932, 3.154, 999,
999, 999, 51.772, 78.581, 25.726, 38.162, 47.941,
29.285, 49.067, 65.788, 67.679, 4.382, 6.55, 4.249,
4.973, 7.573, 5.685, 5.397, 5.101, 6.389, 6.078,
4.308, 5.192, 999, 5.262, 6.139, 999, 16.962, 16.315,
999, 8.258, 6.326, 3.844, 2.657, 2.867, 1.164, -4.935,
1.884, 51.772, 78.581, 25.726, 38.162, 47.941, 29.285,
49.067, 65.788, 67.679, 4.146, 6.654, 3.786, 3.539,
8.071, 6.399, 6.209, 5.859, 5.124, 7.006, 5.483,
6.476), pval = c(999, 0, 0, 999, 0, 0, 999, 0, 0,
0, 0, 0.002, 999, 999, 999, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 999, 0,
0, 999, 0, 0, 999, 0, 0, 0, 0.008, 0.004, 0.244,
0, 0.06, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), Group = c("GW", "GW", "GW",
"GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW",
"GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW",
"GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW",
"GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "GW", "PAS", "PAS",
"PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS",
"PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS",
"PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS",
"PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS",
"PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS", "PAS")), row.names = c(NA,
-72L), class = c("mplus.params", "data.frame"), filename = "example.out")),
class_counts = list(), indirect = list(), residuals = list(),
tech1 = list(), tech3 = list(), tech4 = list(), tech7 = list(),
tech8 = structure(list(psr = structure(list(), .Names = character(0), row.names = integer(0), class = c("mplus.psr.data.frame",
"data.frame"))), class = c("mplus.tech8", "list")), tech9 = structure(list(), class = c("mplus.tech9",
"list")), tech10 = list(), tech12 = structure(list(), class = c("mplus.tech12",
"list")), tech15 = structure(list(conditional.probabilities = character(0)), class = c("mplus.tech15",
"list")), fac_score_stats = structure(list(), class = c("mplus.facscorestats",
"list")), gh5 = list(), output = c("Mplus VERSION 8.6",
"MUTHEN & MUTHEN", "11/24/2021 11:28 AM", "", "INPUT INSTRUCTIONS",
"", " DATA:", " FILE = \"example_8fcd88581c11fb84d0b67f1148ae8241.dat\";",
"", " VARIABLE:", " NAMES = school vis_1 vis_2 vis_3 tex_1 tex_2 tex_3 spe_1 spe_2 spe_3;",
" MISSING=.;", " grouping IS school (1 = GW 2 = Pas);",
" MODEL:", " visual BY vis_1 vis_2 vis_3;", " textual BY tex_1 tex_2 tex_3;",
" speed BY spe_1 spe_2 spe_3;", "", "", "", "INPUT READING TERMINATED NORMALLY",
"", "", "", "", "SUMMARY OF ANALYSIS", "", "Number of groups 2",
"Number of observations", " Group GW 145",
" Group PAS 156",
" Total sample size 301",
"", "Number of dependent variables 9",
"Number of independent variables 0",
"Number of continuous latent variables 3",
"", "Observed dependent variables", "", " Continuous",
" VIS_1 VIS_2 VIS_3 TEX_1 TEX_2 TEX_3",
" SPE_1 SPE_2 SPE_3", "", "Continuous latent variables",
" VISUAL TEXTUAL SPEED", "", "Variables with special functions",
"", " Grouping variable SCHOOL", "", "Estimator ML",
"Information matrix OBSERVED",
"Maximum number of iterations 1000",
"Convergence criterion 0.500D-04",
"Maximum number of steepest descent iterations 20",
"Maximum number of iterations for H1 2000",
"Convergence criterion for H1 0.100D-03",
"", "Input data file(s)", " example_8fcd88581c11fb84d0b67f1148ae8241.dat",
"", "Input data format FREE", "", "", "SUMMARY OF DATA",
"", " Group GW", " Number of missing data patterns 1",
"", " Group PAS", " Number of missing data patterns 1",
"", "", "COVARIANCE COVERAGE OF DATA", "", "Minimum covariance coverage value 0.100",
"", "", " PROPORTION OF DATA PRESENT FOR GW", "",
"", " Covariance Coverage", " VIS_1 VIS_2 VIS_3 TEX_1 TEX_2",
" ________ ________ ________ ________ ________",
" VIS_1 1.000", " VIS_2 1.000 1.000",
" VIS_3 1.000 1.000 1.000",
" TEX_1 1.000 1.000 1.000 1.000",
" TEX_2 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
" TEX_3 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
" SPE_1 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
" SPE_2 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
" SPE_3 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
"", "", " Covariance Coverage", " TEX_3 SPE_1 SPE_2 SPE_3",
" ________ ________ ________ ________",
" TEX_3 1.000", " SPE_1 1.000 1.000",
" SPE_2 1.000 1.000 1.000",
" SPE_3 1.000 1.000 1.000 1.000",
"", "", " PROPORTION OF DATA PRESENT FOR PAS", "",
"", " Covariance Coverage", " VIS_1 VIS_2 VIS_3 TEX_1 TEX_2",
" ________ ________ ________ ________ ________",
" VIS_1 1.000", " VIS_2 1.000 1.000",
" VIS_3 1.000 1.000 1.000",
" TEX_1 1.000 1.000 1.000 1.000",
" TEX_2 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
" TEX_3 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
" SPE_1 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
" SPE_2 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
" SPE_3 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000",
"", "", " Covariance Coverage", " TEX_3 SPE_1 SPE_2 SPE_3",
" ________ ________ ________ ________",
" TEX_3 1.000", " SPE_1 1.000 1.000",
" SPE_2 1.000 1.000 1.000",
" SPE_3 1.000 1.000 1.000 1.000",
"", "", "", "UNIVARIATE SAMPLE STATISTICS", "", "", " UNIVARIATE HIGHER-ORDER MOMENT DESCRIPTIVE STATISTICS FOR GW",
"", " Variable/ Mean/ Skewness/ Minimum/ % with Percentiles",
" Sample Size Variance Kurtosis Maximum Min/Max 20%/60% 40%/80% Median",
"", " VIS_1 4.930 -0.118 1.833 0.69% 4.000 4.667 5.000",
" 145.000 1.319 -0.085 8.500 0.69% 5.167 6.000",
" VIS_2 6.200 0.237 2.250 0.69% 5.250 5.750 6.250",
" 145.000 1.226 0.801 9.250 1.38% 6.250 7.000",
" VIS_3 1.996 0.617 0.375 1.38% 1.000 1.625 1.875",
" 145.000 1.073 -0.480 4.500 0.69% 2.000 3.000",
" TEX_1 3.317 0.401 0.333 0.69% 2.333 3.000 3.000",
" 145.000 1.257 0.203 6.333 0.69% 3.333 4.333",
" TEX_2 4.712 -0.544 1.000 0.69% 4.000 4.500 4.750",
" 145.000 1.342 0.172 7.000 0.69% 5.000 5.750",
" TEX_3 2.469 0.721 0.286 0.69% 1.571 2.000 2.286",
" 145.000 1.280 0.184 5.857 0.69% 2.571 3.286",
" SPE_1 3.921 0.161 1.304 0.69% 2.957 3.565 3.870",
" 145.000 1.062 -0.385 6.478 0.69% 4.130 4.783",
" SPE_2 5.488 0.691 3.050 0.69% 4.650 5.250 5.500",
" 145.000 1.094 2.164 10.000 0.69% 5.700 6.250",
" SPE_3 5.327 0.198 3.111 0.69% 4.417 5.056 5.306",
" 145.000 1.051 0.457 9.250 0.69% 5.583 6.222",
"", "", " UNIVARIATE HIGHER-ORDER MOMENT DESCRIPTIVE STATISTICS FOR PAS",
"", " Variable/ Mean/ Skewness/ Minimum/ % with Percentiles",
" Sample Size Variance Kurtosis Maximum Min/Max 20%/60% 40%/80% Median",
"", " VIS_1 4.941 -0.374 0.667 0.64% 4.000 4.667 5.000",
" 156.000 1.395 0.674 7.500 1.28% 5.333 5.833",
" VIS_2 5.984 0.688 3.500 0.64% 5.000 5.500 5.750",
" 156.000 1.504 0.209 9.250 1.92% 6.000 7.000",
" VIS_3 2.487 0.154 0.250 0.64% 1.375 2.000 2.375",
" 156.000 1.346 -1.078 4.500 3.21% 2.625 3.750",
" TEX_1 2.823 0.219 0.000 0.64% 1.667 2.667 2.667",
" 156.000 1.320 -0.089 6.000 0.64% 3.000 3.667",
" TEX_2 3.995 -0.130 1.000 0.64% 2.750 3.500 4.000",
" 156.000 1.708 -0.851 6.750 0.64% 4.500 5.250",
" TEX_3 1.922 1.000 0.143 1.28% 1.000 1.571 1.857",
" 156.000 0.974 1.932 6.143 0.64% 2.143 2.714",
" SPE_1 4.432 0.300 2.043 0.64% 3.478 4.000 4.370",
" 156.000 1.170 -0.421 7.435 0.64% 4.696 5.522",
" SPE_2 5.563 0.358 3.500 0.64% 4.750 5.250 5.475",
" 156.000 0.952 0.050 8.300 0.64% 5.750 6.300",
" SPE_3 5.418 0.223 2.778 0.64% 4.611 5.111 5.417",
" 156.000 0.978 0.149 8.611 0.64% 5.639 6.222",
"", "", "THE MODEL ESTIMATION TERMINATED NORMALLY", "",
"", "", "MODEL FIT INFORMATION", "", "Number of Free Parameters 48",
"", "Loglikelihood", "", " H0 Value -3706.323",
" H1 Value -3624.272",
"", "Information Criteria", "", " Akaike (AIC) 7508.647",
" Bayesian (BIC) 7686.588",
" Sample-Size Adjusted BIC 7534.359",
" (n* = (n + 2) / 24)", "", "Chi-Square Test of Model Fit",
"", " Value 164.103",
" Degrees of Freedom 60",
" P-Value 0.0000",
"", "Chi-Square Contribution From Each Group", "", " GW 73.892",
" PAS 90.211",
"", "RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation)",
"", " Estimate 0.107",
" 90 Percent C.I. 0.088 0.127",
" Probability RMSEA <= .05 0.000",
"", "CFI/TLI", "", " CFI 0.882",
" TLI 0.859",
"", "Chi-Square Test of Model Fit for the Baseline Model",
"", " Value 957.769",
" Degrees of Freedom 72",
" P-Value 0.0000",
"", "SRMR (Standardized Root Mean Square Residual)",
"", " Value 0.087",
"", "", "", "MODEL RESULTS", "", " Two-Tailed",
" Estimate S.E. Est./S.E. P-Value",
"", "Group GW", "", " VISUAL BY", " VIS_1 1.000 0.000 999.000 999.000",
" VIS_2 0.576 0.109 5.262 0.000",
" VIS_3 0.798 0.130 6.139 0.000",
"", " TEXTUAL BY", " TEX_1 1.000 0.000 999.000 999.000",
" TEX_2 1.120 0.066 16.962 0.000",
" TEX_3 0.932 0.057 16.315 0.000",
"", " SPEED BY", " SPE_1 1.000 0.000 999.000 999.000",
" SPE_2 1.130 0.137 8.258 0.000",
" SPE_3 1.009 0.160 6.326 0.000",
"", " TEXTUAL WITH", " VISUAL 0.427 0.098 4.366 0.000",
"", " SPEED WITH", " VISUAL 0.329 0.084 3.932 0.000",
" TEXTUAL 0.236 0.075 3.154 0.002",
"", " Means", " VISUAL 0.000 0.000 999.000 999.000",
" TEXTUAL 0.000 0.000 999.000 999.000",
" SPEED 0.000 0.000 999.000 999.000",
"", " Intercepts", " VIS_1 4.854 0.094 51.772 0.000",
" VIS_2 6.066 0.077 78.581 0.000",
" VIS_3 2.153 0.084 25.726 0.000",
" TEX_1 3.354 0.088 38.162 0.000",
" TEX_2 4.680 0.098 47.941 0.000",
" TEX_3 2.463 0.084 29.285 0.000",
" SPE_1 4.065 0.083 49.067 0.000",
" SPE_2 5.430 0.083 65.788 0.000",
" SPE_3 5.286 0.078 67.679 0.000",
"", " Variances", " VISUAL 0.708 0.162 4.382 0.000",
" TEXTUAL 0.870 0.133 6.550 0.000",
" SPEED 0.505 0.119 4.249 0.000",
"", " Residual Variances", " VIS_1 0.654 0.131 4.973 0.000",
" VIS_2 0.964 0.127 7.573 0.000",
" VIS_3 0.641 0.113 5.685 0.000",
" TEX_1 0.343 0.064 5.397 0.000",
" TEX_2 0.376 0.074 5.101 0.000",
" TEX_3 0.437 0.068 6.389 0.000",
" SPE_1 0.625 0.103 6.078 0.000",
" SPE_2 0.434 0.101 4.308 0.000",
" SPE_3 0.522 0.101 5.192 0.000",
"", "Group PAS", "", " VISUAL BY", " VIS_1 1.000 0.000 999.000 999.000",
" VIS_2 0.576 0.109 5.262 0.000",
" VIS_3 0.798 0.130 6.139 0.000",
"", " TEXTUAL BY", " TEX_1 1.000 0.000 999.000 999.000",
" TEX_2 1.120 0.066 16.962 0.000",
" TEX_3 0.932 0.057 16.315 0.000",
"", " SPEED BY", " SPE_1 1.000 0.000 999.000 999.000",
" SPE_2 1.130 0.137 8.258 0.000",
" SPE_3 1.009 0.160 6.326 0.000",
"", " TEXTUAL WITH", " VISUAL 0.410 0.107 3.844 0.000",
"", " SPEED WITH", " VISUAL 0.178 0.067 2.657 0.008",
" TEXTUAL 0.180 0.063 2.867 0.004",
"", " Means", " VISUAL 0.148 0.127 1.164 0.244",
" TEXTUAL -0.576 0.117 -4.935 0.000",
" SPEED 0.177 0.094 1.884 0.060",
"", " Intercepts", " VIS_1 4.854 0.094 51.772 0.000",
" VIS_2 6.066 0.077 78.581 0.000",
" VIS_3 2.153 0.084 25.726 0.000",
" TEX_1 3.354 0.088 38.162 0.000",
" TEX_2 4.680 0.098 47.941 0.000",
" TEX_3 2.463 0.084 29.285 0.000",
" SPE_1 4.065 0.083 49.067 0.000",
" SPE_2 5.430 0.083 65.788 0.000",
" SPE_3 5.286 0.078 67.679 0.000",
"", " Variances", " VISUAL 0.796 0.192 4.146 0.000",
" TEXTUAL 0.879 0.132 6.654 0.000",
" SPEED 0.322 0.085 3.786 0.000",
"", " Residual Variances", " VIS_1 0.555 0.157 3.539 0.000",
" VIS_2 1.296 0.161 8.071 0.000",
" VIS_3 0.944 0.148 6.399 0.000",
" TEX_1 0.445 0.072 6.209 0.000",
" TEX_2 0.502 0.086 5.859 0.000",
" TEX_3 0.263 0.051 5.124 0.000",
" SPE_1 0.888 0.127 7.006 0.000",
" SPE_2 0.541 0.099 5.483 0.000",
" SPE_3 0.654 0.101 6.476 0.000",
"", "", "QUALITY OF NUMERICAL RESULTS", "", " Condition Number for the Information Matrix 0.261E-02",
" (ratio of smallest to largest eigenvalue)", "",
"", " Beginning Time: 11:28:08", " Ending Time: 11:28:08",
" Elapsed Time: 00:00:00", "", "", "", "MUTHEN & MUTHEN",
"3463 Stoner Ave.", "Los Angeles, CA 90066", "", "Tel: (310) 391-9971",
"Fax: (310) 391-8971", "Web: www.StatModel.com", "Support: Support@StatModel.com",
"", "Copyright (c) 1998-2021 Muthen & Muthen")), class = c("mplus.model",
"list"), filename = "example.out"), usevariables = c("school",
"vis_1", "vis_2", "vis_3", "tex_1", "tex_2", "tex_3", "spe_1",
"spe_2", "spe_3"), rdata = structure(list(school = structure(c(2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L
), .Label = c("Grant-White", "Pasteur"), class = "factor"),
vis_1 = c(3.3333333, 5.3333333, 4.5, 5.3333333, 4.8333333,
5.3333333, 2.8333333, 5.6666667, 4.5, 3.5, 3.6666667,
5.8333333, 5.6666667, 6, 5.8333333, 4.6666667, 4.3333333,
5, 5.6666667, 6.3333333, 5.8333333, 6.6666667, 5, 3.8333333,
5.6666667, 5.3333333, 5.5, 6, 4.6666667, 5, 3.5, 3, 5,
4.1666667, 3.3333333, 4.8333333, 5.5, 3.8333333, 6.3333333,
5.8333333, 3.8333333, 3.1666667, 1.8333333, 4.1666667,
6.3333333, 6, 7.1666667, 3.1666667, 4.3333333, 4.5, 5.5,
7, 3.8333333, 5.1666667, 5, 5.6666667, 4, 5.8333333,
3.8333333, 4.1666667, 5.3333333, 4, 5.3333333, 5.3333333,
3.6666667, 6.5, 4, 4.6666667, 2.8333333, 4.6666667, 0.66666667,
4.3333333, 5, 5, 4.1666667, 3.8333333, 5.6666667, 1.6666667,
6.3333333, 4, 4.5, 4.6666667, 4.8333333, 4.8333333, 3,
6.3333333, 5.5, 5.3333333, 3.3333333, 5.5, 4, 3.8333333,
5.1666667, 4.3333333, 4.1666667, 5, 4.3333333, 7.5, 5,
5.5, 6.1666667, 6.5, 4.3333333, 4.6666667, 6.8333333,
4.5, 6.8333333, 5.5, 6.3333333, 4.1666667, 5.6666667,
6.3333333, 6.1666667, 5.1666667, 4.1666667, 4.1666667,
5.1666667, 4.3333333, 3.5, 4.6666667, 4.8333333, 5, 7.5,
5.3333333, 6.1666667, 5.3333333, 4.3333333, 4.8333333,
6, 5, 4.1666667, 5.6666667, 5, 3.5, 7.3333333, 6.1666667,
4.8333333, 5.6666667, 5.5, 5.1666667, 3.1666667, 5, 7.1666667,
7.3333333, 2, 3.8333333, 4.1666667, 4.6666667, 5.8333333,
6.6666667, 6.8333333, 5.3333333, 4.8333333, 5.1666667,
6.3333333, 4.8333333, 3.8333333, 5.5, 5.6666667, 4.8333333,
2.6666667, 5, 6, 4.6666667, 5, 3.3333333, 4.5, 5.3333333,
6.3333333, 2.8333333, 5.6666667, 4.1666667, 5.5, 6.6666667,
5, 6, 4, 6.6666667, 5, 7, 5.5, 5.3333333, 5.1666667,
4.5, 5.1666667, 5.1666667, 2.8333333, 5, 4.6666667, 3.1666667,
4.6666667, 6.3333333, 5.6666667, 3, 2.6666667, 3, 5.3333333,
5.6666667, 3.5, 4.6666667, 6.5, 5.3333333, 4.6666667,
4, 5.1666667, 4.8333333, 4.8333333, 2.6666667, 4.1666667,
4.1666667, 6.1666667, 5, 4.8333333, 6.1666667, 4.6666667,
3.6666667, 6.3333333, 4.8333333, 4.1666667, 4.6666667,
3.8333333, 1.8333333, 7.5, 3.1666667, 6.8333333, 5.8333333,
5.6666667, 3.1666667, 4.1666667, 6, 3.1666667, 4.5, 3.5,
4.5, 4.3333333, 3.3333333, 5.5, 6.3333333, 5.5, 6, 6.3333333,
5.1666667, 6, 5.1666667, 4.6666667, 6.3333333, 4.8333333,
5.8333333, 5.8333333, 3.8333333, 5.1666667, 8.5, 5.5,
3.5, 6.1666667, 6.1666667, 6.1666667, 6.5, 6.5, 3, 4.6666667,
4.8333333, 4.1666667, 4.8333333, 5.3333333, 5, 5.8333333,
2.6666667, 6.3333333, 4.3333333, 5.5, 4.6666667, 4.5,
4.3333333, 5, 3.6666667, 5.3333333, 5.1666667, 5.3333333,
6.6666667, 3.5, 5.1666667, 4, 6.8333333, 5, 5.8333333,
5.6666667, 4.1666667, 4, 6, 3.3333333, 4.6666667, 5.6666667,
5.6666667, 5.8333333, 6.1666667, 4, 3, 4.6666667, 4.3333333,
4.3333333), vis_2 = c(7.75, 5.25, 5.25, 7.75, 4.75, 5,
6, 6.25, 5.75, 5.25, 5.75, 6, 4.5, 5.5, 5.75, 4.75, 4.75,
6.75, 5.25, 8.75, 8, 8.5, 6.25, 5.5, 5.5, 4, 5.25, 5,
6, 4.5, 5.75, 6, 5.25, 6, 3.75, 5.25, 7, 4.5, 4, 7.75,
5.75, 5, 5.25, 5.25, 5.5, 5.5, 8.5, 4.75, 5.5, 6.25,
5.75, 6, 7.5, 4.75, 6, 5.25, 4.75, 5.25, 6.5, 5.75, 5.75,
6, 6.75, 5, 5.75, 6, 9.25, 5.75, 5, 5, 4.5, 9.25, 4.5,
6, 5.25, 5.25, 7, 5.75, 5.5, 5.25, 6, 8, 8.25, 6.5, 5.25,
6.25, 7, 6, 7.25, 5, 6.5, 6.25, 4.75, 3.5, 5.5, 5.75,
4.75, 7.5, 3.75, 6.25, 3.75, 6.5, 7.75, 5.25, 9, 6.5,
6.5, 6.75, 5.5, 4.25, 9.25, 5.25, 6.25, 6.5, 7.5, 5.75,
5.75, 5.25, 7.25, 4.75, 6, 5.5, 7, 5.25, 6.75, 8.75,
7, 7, 7.5, 4.5, 8, 5.5, 6.25, 5.25, 8, 7.5, 5.25, 6.25,
6.75, 5, 3.75, 7.5, 9, 6.75, 5.5, 5.5, 6, 5.75, 4.75,
5.5, 7.25, 4.75, 5, 6, 6.75, 5.75, 4.75, 5.5, 6, 5.75,
6.25, 6.25, 8.25, 6.25, 6.25, 6.25, 6.5, 5.25, 7.75,
5.25, 7, 7.75, 7.75, 5.75, 5.5, 7, 4, 6.5, 6, 6.75, 6.75,
5.5, 5.25, 5.75, 5.75, 8.5, 7.5, 5, 4.75, 5.5, 5, 6.25,
7, 5.5, 5, 7.5, 5.25, 5.25, 5.5, 5, 6, 6.5, 6, 5, 4.75,
6.5, 7.5, 5.75, 6.25, 6.75, 7.75, 6.5, 6, 8.5, 5, 8.5,
5.25, 5.25, 6.25, 6.75, 5, 5, 9.25, 3.75, 5.25, 7.5,
6, 5.5, 5.25, 7, 5.75, 5.25, 2.25, 5.5, 5.5, 6.75, 5.5,
6.5, 6.25, 7.25, 7.25, 6.25, 7, 6.5, 6, 9.25, 8.5, 6,
6.25, 5.25, 7, 6.5, 7, 6.5, 8, 5, 6.5, 6.5, 8.5, 4, 7,
5.75, 5, 8.25, 5.25, 5.25, 7, 8.5, 7.5, 6.25, 7, 6.75,
5.5, 7.25, 8, 5.75, 6, 5.75, 6.25, 5.25, 5, 6.25, 6,
6.25, 5.75, 5, 6.75, 5.5, 6.25, 6.5, 4.75, 6, 5.5, 5.25,
7, 6.5, 7, 6, 5.5, 6.75, 6), vis_3 = c(0.375, 2.125,
1.875, 3, 0.875, 2.25, 1, 1.875, 1.5, 0.75, 2, 2.875,
4.125, 1.75, 3.625, 2.375, 1.5, 2.25, 4, 3, 2, 4.125,
1.875, 1.625, 1.25, 3.375, 4.5, 2.125, 4.25, 0.75, 1.375,
0.25, 1.75, 2.375, 1.5, 0.5, 3.5, 2.25, 3.875, 2.5, 1.625,
1.25, 1, 1.875, 2.75, 4.5, 4, 1.375, 2.75, 1.125, 3.75,
2.125, 3.25, 1.75, 4.125, 2.125, 3.25, 3.875, 2, 1.75,
3.375, 3.625, 1.375, 1.25, 3.625, 2.5, 4, 3.625, 0.875,
0.75, 0.75, 3.375, 2.625, 3.25, 2.125, 2.375, 2.125,
1.375, 4.125, 2.5, 1.75, 4.25, 2.25, 1.75, 0.625, 2.5,
2.875, 2.75, 3.25, 2.25, 2.625, 3.375, 2.125, 0.875,
0.875, 4.25, 0.5, 2.125, 1.375, 2.75, 4.375, 1.875, 1.875,
1.625, 4.375, 3.125, 0.75, 3.75, 1.625, 2.25, 4.375,
2.625, 4.25, 1.75, 3.875, 1, 2.5, 4, 3.375, 1.625, 1.5,
2.375, 4.25, 4.125, 4.125, 3.125, 1, 1.125, 3.25, 1.625,
4.375, 3.5, 1.75, 2.25, 2.625, 3.625, 4.5, 2.75, 4.5,
2.5, 1.5, 4.5, 3.875, 4, 0.625, 1.875, 1.25, 1.625, 2.625,
4.375, 4.25, 2.625, 2.375, 2.375, 1.125, 1.25, 0.5, 2.125,
2.75, 1.125, 1.25, 2.5, 4.5, 1.125, 1.375, 0.75, 0.75,
1, 1.5, 0.75, 3, 2.25, 3.75, 2.5, 2.5, 2.75, 1.75, 3.25,
2.375, 3.375, 2, 1.875, 0.625, 0.5, 1.375, 0.375, 1.625,
1.625, 1, 1, 1.75, 1.625, 1.25, 0.625, 1, 2.125, 1.125,
1.125, 1, 1.75, 3.125, 1.25, 1, 2.75, 1.625, 3.125, 1.875,
0.625, 3.25, 1.875, 2, 2.375, 1.25, 2.125, 0.5, 2.375,
2.25, 2.25, 3.75, 1.625, 2.25, 1.125, 3.625, 0.875, 1.375,
4.125, 2, 1.5, 1.875, 4.125, 0.75, 0.875, 1.75, 4, 1,
1.875, 1.75, 0.875, 4.25, 2, 4.375, 3.5, 1.625, 3.625,
0.75, 3.5, 2.75, 1.875, 3.125, 0.375, 3.125, 4.25, 2.25,
2.125, 1.375, 2.625, 3.625, 3, 4.125, 0.5, 2.25, 1.125,
1.375, 1.375, 1.875, 2.625, 2.375, 4, 4.125, 0.875, 1.5,
4, 2, 1.25, 3.25, 1, 1, 1.625, 2.125, 1.875, 1.375, 3.25,
2, 1.875, 1.25, 2, 2.125, 1.625, 0.75, 2.125, 0.875,
1.125, 1.625, 2.375, 1.25, 3, 1.375, 1.625, 1.875, 0.5,
3.375), tex_1 = c(2.3333333, 1.6666667, 1, 2.6666667,
2.6666667, 1, 3.3333333, 3.6666667, 2.6666667, 2.6666667,
2, 2.6666667, 2.6666667, 4.6666667, 5, 2.6666667, 2,
2, 4.3333333, 3.6666667, 1.6666667, 2, 3.3333333, 2.6666667,
2.3333333, 1.6666667, 2.6666667, 1.6666667, 2, 2.6666667,
2, 1.6666667, 2.6666667, 3.3333333, 1.3333333, 1.6666667,
2.6666667, 3, 4, 3, 2.6666667, 1.6666667, 1.6666667,
2, 4.6666667, 3, 0.66666667, 2.6666667, 2, 3.6666667,
1.6666667, 2.3333333, 0.66666667, 3.3333333, 2, 2.6666667,
1.6666667, 2.6666667, 1, 1.3333333, 4, 2.6666667, 1.6666667,
3.3333333, 2.6666667, 3.6666667, 3, 2.6666667, 3, 4.3333333,
2, 1.3333333, 1.6666667, 3.3333333, 3, 1.6666667, 4,
0, 4, 1, 1.6666667, 3, 0.33333333, 2.3333333, 1, 3.3333333,
2.6666667, 4, 1.3333333, 3.6666667, 2.6666667, 2, 1,
2.6666667, 4.6666667, 4, 3.3333333, 5.3333333, 1.6666667,
3.6666667, 2.6666667, 3.6666667, 4.3333333, 3.3333333,
2.6666667, 2.6666667, 5.3333333, 2.6666667, 5.6666667,
3.3333333, 3.6666667, 4.3333333, 5, 4, 1, 3.6666667,
2.6666667, 3, 2.3333333, 2.6666667, 2.6666667, 3.3333333,
4, 2.3333333, 3.3333333, 4.3333333, 4.3333333, 3.3333333,
3, 2, 4.3333333, 4, 1.3333333, 2, 2.6666667, 4, 4.3333333,
3.3333333, 2.3333333, 3.3333333, 3.3333333, 2, 3.6666667,
6, 2.6666667, 3.6666667, 4, 0.66666667, 5.6666667, 2.6666667,
5, 3, 3, 1.3333333, 3, 3, 3.3333333, 2.6666667, 3.6666667,
3, 2.6666667, 3.3333333, 5.6666667, 3.3333333, 3.6666667,
3, 3.3333333, 0.33333333, 3.3333333, 1.6666667, 4.6666667,
2.3333333, 3.6666667, 3.3333333, 2.6666667, 4.3333333,
1.6666667, 4.3333333, 4.6666667, 2.3333333, 2.6666667,
3, 4.3333333, 3, 1.3333333, 3, 3, 3, 3, 1.6666667, 2.6666667,
3, 3, 0.66666667, 2, 6.3333333, 5, 3, 3, 2.6666667, 4.6666667,
3.6666667, 2, 3.6666667, 2.6666667, 3.3333333, 2.3333333,
2.3333333, 1.6666667, 2, 4.6666667, 2.3333333, 3, 6,
2.6666667, 3.3333333, 6, 2.3333333, 3, 1.6666667, 2,
4.3333333, 3.3333333, 5, 3, 2.6666667, 3, 3.3333333,
2.6666667, 5, 2.3333333, 3, 5, 2.6666667, 1.6666667,
3, 4.3333333, 5.3333333, 5, 3, 4.3333333, 3.3333333,
3.6666667, 3.6666667, 2.6666667, 3.3333333, 3.3333333,
4, 3.6666667, 3, 4, 6, 5, 4, 5.3333333, 2.6666667, 2.3333333,
5.6666667, 3.3333333, 3.3333333, 3.3333333, 2, 4, 4.3333333,
4.6666667, 4, 6, 4.6666667, 4.6666667, 3.3333333, 4.6666667,
3.3333333, 2.6666667, 2.6666667, 2.3333333, 1.3333333,
3, 4, 1.6666667, 2.6666667, 2.3333333, 5, 2.6666667,
4, 2.6666667, 3.3333333, 4.3333333, 2.3333333, 3, 3.3333333,
2.6666667, 1.3333333, 3.3333333, 3.3333333, 3, 3, 2.6666667,
2.3333333, 3.6666667, 3.6666667, 3.6666667), tex_2 = c(5.75,
3, 1.75, 4.5, 4, 3, 6, 4.25, 5.75, 5, 3.5, 4.5, 4, 4,
5.5, 4.25, 4, 2.5, 5.25, 3.75, 2.5, 3.25, 5.75, 3, 3.75,
3.5, 2.25, 3, 3, 3.25, 3.5, 3, 5.25, 4.25, 3, 4.75, 4,
3, 5.25, 5.25, 4.25, 4.25, 3.75, 3, 5.5, 4.25, 1, 3.25,
2.25, 5.5, 2.25, 4.5, 1.5, 3.5, 4.5, 4.5, 3, 5.5, 2.5,
3, 5.5, 5, 2.5, 4.5, 5, 4.5, 3.75, 2.75, 2.5, 4, 3, 2.25,
2.75, 5.75, 3.25, 2.25, 4.75, 1.5, 3.25, 1.5, 2, 4.75,
2.25, 3.5, 1.5, 5.75, 4, 5, 1.25, 4.5, 2.75, 3.75, 2,
3.25, 4.75, 4.25, 5.75, 6.75, 2.75, 4.5, 3.25, 3.75,
4.5, 4.5, 5.75, 5.5, 5.75, 2.75, 5.5, 3.5, 4.75, 4.25,
3.5, 5.25, 2, 4.75, 4.75, 2.75, 2.25, 3.25, 4.25, 3,
6.5, 3.75, 5, 4, 5.5, 5, 6, 2.75, 6.25, 4.25, 2, 3.75,
5, 6.25, 5.75, 5.25, 4.5, 5.75, 5.75, 1.5, 5.25, 6.5,
5, 5, 5, 2.5, 5.5, 3.75, 5.75, 5.5, 4.25, 2.25, 2.5,
4.75, 4.25, 4.25, 4.75, 4.75, 6.25, 5.75, 6.25, 4.5,
5.25, 5.25, 4, 1.75, 2.75, 2.5, 5.5, 3, 5.75, 5.75, 4.25,
6, 4.25, 6, 6.5, 3.25, 4.25, 5, 4.75, 2.75, 4, 4.75,
4.25, 5, 3.5, 3, 3.75, 5.75, 5.5, 1, 4.5, 6, 5, 5.75,
3, 4.5, 4.25, 5.75, 2.5, 4.75, 5.5, 5.5, 4, 5, 1.75,
4, 7, 5.25, 5.25, 6, 4.5, 4.25, 6.5, 4, 4, 1.5, 3, 4,
4, 4.75, 4, 3.75, 3.5, 4, 4.25, 6, 3.25, 4.75, 6.25,
3.25, 2.75, 4.75, 6.25, 6.25, 5.75, 5.75, 5.5, 6.25,
5.75, 6.5, 4.25, 4.75, 5, 5, 6, 5.25, 5.75, 6.5, 5.75,
4, 6.25, 4.75, 4.75, 6.5, 4.75, 5.25, 6.25, 6, 4.75,
5.75, 5, 6, 6.75, 5.5, 5.5, 3.75, 5.25, 4.75, 4.75, 4.75,
3.75, 3.25, 4.75, 4.75, 2.75, 4.5, 4.75, 6, 4.5, 5.25,
3.5, 4, 6.25, 4, 4.75, 4.75, 5, 3, 4.25, 4.5, 3.25, 4.25,
4.25, 4, 5.75, 4.5, 5.75), tex_3 = c(1.2857143, 1.2857143,
0.42857143, 2.4285714, 2.5714286, 0.85714286, 2.8571429,
1.2857143, 2.7142857, 2.5714286, 1.5714286, 2.7142857,
2.2857143, 1.5714286, 3, 0.71428571, 1.2857143, 1.7142857,
3.7142857, 2.5714286, 0.57142857, 2.1428571, 3.1428571,
1, 1.2857143, 1.4285714, 0.71428571, 1.1428571, 2, 1.8571429,
1.8571429, 1, 2, 1.8571429, 0.85714286, 1.4285714, 2,
1.7142857, 3.2857143, 3.1428571, 2.1428571, 1.5714286,
0.57142857, 1.4285714, 2, 1.2857143, 1, 1.2857143, 1,
2.1428571, 0.14285714, 1.4285714, 0.14285714, 2.1428571,
2.1428571, 1.4285714, 1.7142857, 2.4285714, 1.2857143,
1, 2.5714286, 2.1428571, 0.71428571, 2.4285714, 1.4285714,
3, 1, 1.8571429, 1.5714286, 2.7142857, 1, 1.1428571,
1.5714286, 2.7142857, 0.71428571, 1, 2.2857143, 1.1428571,
1.8571429, 1.8571429, 1.5714286, 2.4285714, 0.57142857,
0.71428571, 1, 3.7142857, 0.85714286, 2.1428571, 0.57142857,
1.7142857, 1.8571429, 0.42857143, 1.5714286, 1.1428571,
2.1428571, 2.4285714, 2.8571429, 2.7142857, 1.4285714,
3.2857143, 1, 1.7142857, 1.8571429, 2.8571429, 5, 2.1428571,
3.1428571, 2, 4, 1.4285714, 3, 1.5714286, 1.8571429,
1.8571429, 0.85714286, 1.8571429, 2.7142857, 1, 1.1428571,
2, 1.2857143, 2, 3.5714286, 1.5714286, 2.8571429, 1.1428571,
3, 2.2857143, 2.4285714, 0.57142857, 3.1428571, 2.2857143,
0.57142857, 1.8571429, 2.4285714, 2.5714286, 2.8571429,
2.1428571, 2.5714286, 3, 2.2857143, 0.42857143, 4.7142857,
6.1428571, 0.85714286, 3, 2.5714286, 1.4285714, 4.1428571,
1, 4.8571429, 2.1428571, 2.4285714, 1.1428571, 1.4285714,
2.1428571, 1.4285714, 1.4285714, 2.7142857, 1.5714286,
3.4285714, 2.5714286, 5.8571429, 1.5714286, 1.1428571,
2.2857143, 1.8571429, 1.5714286, 2, 1.4285714, 3.7142857,
1.5714286, 2.5714286, 5, 2.8571429, 5.1428571, 1.5714286,
3.5714286, 3.4285714, 0.57142857, 1.8571429, 2.4285714,
2.7142857, 1, 2.2857143, 2.4285714, 1.8571429, 3, 2.8571429,
0.57142857, 1.1428571, 2.1428571, 2.8571429, 0.28571429,
1.8571429, 4.7142857, 3.5714286, 3.4285714, 1.1428571,
1.4285714, 1.5714286, 3.2857143, 1.4285714, 2.5714286,
2.4285714, 2.5714286, 1.7142857, 1.8571429, 0.71428571,
1.8571429, 2.8571429, 2, 2.4285714, 3.8571429, 0.85714286,
2.1428571, 4.4285714, 1, 2.2857143, 0.57142857, 0.85714286,
2.1428571, 2.2857143, 2.7142857, 2, 1.7142857, 1.4285714,
2.4285714, 2.4285714, 5.5714286, 2.7142857, 3.1428571,
4.2857143, 1.8571429, 1.5714286, 1.5714286, 3.7142857,
2.1428571, 3, 3.2857143, 2.4285714, 3.8571429, 2.5714286,
1.7142857, 2.1428571, 2.7142857, 2.7142857, 3.2857143,
2.7142857, 1.7142857, 2.1428571, 5.4285714, 4.2857143,
4.7142857, 4.5714286, 2.7142857, 2.7142857, 4.2857143,
2.2857143, 2.7142857, 3.2857143, 1.2857143, 2.4285714,
3.7142857, 4.1428571, 3.8571429, 4.7142857, 3.4285714,
4.1428571, 1.8571429, 2, 2.4285714, 2.1428571, 1.8571429,
1.4285714, 2.4285714, 2, 2.1428571, 2.2857143, 1.8571429,
1.1428571, 3.2857143, 1.7142857, 2.7142857, 1.7142857,
1.4285714, 4.5714286, 1.5714286, 3.2857143, 1.4285714,
0.85714286, 1.5714286, 2, 2, 1.5714286, 2.8571429, 1,
1, 4.2857143, 2, 3.1428571), spe_1 = c(3.3913043, 3.7826087,
3.2608696, 3, 3.6956522, 4.3478261, 4.6956522, 3.3913043,
4.5217391, 4.1304348, 3.7391304, 3.6956522, 5.8695652,
5.1304348, 4, 4.0869565, 3.6956522, 4, 3.9130435, 3.4782609,
2.6086957, 4.4782609, 3.4782609, 5.826087, 4.6956522,
5.7391304, 4.1304348, 2.826087, 5.1304348, 4.6521739,
4.826087, 2.0434783, 2.6956522, 5.3913043, 2.7826087,
3.1304348, 3.826087, 4.0869565, 5.5217391, 3.2173913,
4.9130435, 2.826087, 3.9565217, 3.9565217, 5.3913043,
4.826087, 3.3478261, 6.1304348, 5.6521739, 2.5652174,
2.3478261, 3.6521739, 3.2608696, 3.4782609, 4.173913,
4.0434783, 4.173913, 3.4347826, 3.3913043, 3.5217391,
5.2608696, 4.9130435, 2.6521739, 5.5217391, 3.3043478,
5.6956522, 3.6086957, 3.8695652, 6.826087, 4.7391304,
3.6086957, 3.7391304, 5.2608696, 3.4782609, 3.4782609,
3.1304348, 5.6521739, 5.6956522, 5.5652174, 4.6956522,
5.8695652, 5.1304348, 5.3478261, 5.7826087, 4.9565217,
4.6086957, 4.0869565, 5.5217391, 3.5652174, 4.173913,
6.6521739, 5.3913043, 3.5652174, 3.6086957, 4.1304348,
3.5652174, 5.5217391, 5.1304348, 5.5652174, 4.9130435,
4.2608696, 4.5217391, 5.8695652, 3.826087, 3, 6.3478261,
7.4347826, 4.173913, 5.6956522, 4.4782609, 3.2608696,
2.8695652, 4.5652174, 4.6956522, 3.5652174, 4.826087,
5.3043478, 5.5652174, 3.6956522, 4.0869565, 5.826087,
4.6086957, 3.7391304, 3.6521739, 5, 4, 5.1304348, 4.9130435,
3.3043478, 4.5217391, 4.5652174, 7.2608696, 4.9130435,
4.6956522, 3.4347826, 4.3913043, 3.3478261, 4.4347826,
6.2608696, 6.4347826, 6.0434783, 3.3043478, 3.826087,
5.3478261, 2.3913043, 5.6086957, 6.9565217, 4.5217391,
3.5652174, 5.1304348, 5.6521739, 5.7826087, 5.3913043,
5.3913043, 4.6956522, 3.6086957, 3, 2.826087, 2.173913,
4.9565217, 4.8695652, 4.0869565, 5.6086957, 4.173913,
4.4782609, 3.8695652, 3.826087, 4.4782609, 3.6086957,
4.3043478, 2.1304348, 2.826087, 2.8695652, 3.1304348,
4.1304348, 3.5652174, 4.6086957, 3.826087, 4.8695652,
5.4782609, 2.9565217, 3.2173913, 4.173913, 2.3913043,
3.5217391, 2.2173913, 2.2608696, 4.6956522, 3.5217391,
2.173913, 4.3478261, 2.4347826, 3.5217391, 1.3043478,
4.0434783, 4, 4.1304348, 2.5217391, 2.826087, 2.6521739,
3.5652174, 2.6956522, 2.6521739, 3.0869565, 2.6521739,
3.6956522, 2.7826087, 4.1304348, 2, 3.7391304, 3.826087,
3.8695652, 4.3478261, 3.4782609, 3.173913, 3.4782609,
5.2173913, 2.9130435, 4.6086957, 4.3913043, 1.8695652,
3.173913, 3.173913, 4.3913043, 5.3913043, 3.9130435,
3.8695652, 5.1304348, 2.9565217, 3.5217391, 2.9565217,
3.826087, 2.9565217, 2.4347826, 3.3043478, 5.6521739,
3.6521739, 4.7391304, 4.7391304, 6.4782609, 4.8695652,
4.4782609, 5.826087, 3.6956522, 4, 4.7826087, 3.6521739,
4, 5.7391304, 5.7826087, 6.0434783, 5.7826087, 4.173913,
5.1304348, 3.4782609, 3.3913043, 4.4347826, 5, 4.1304348,
2.9565217, 3.7826087, 4.3478261, 4.826087, 3.3913043,
5.0869565, 4.173913, 6.3043478, 4.3043478, 4.2173913,
5, 4.6086957, 3, 5.8695652, 3.6956522, 4.7391304, 4,
3.3913043, 3.5652174, 4.6086957, 3.6521739, 3.4782609,
2.3913043, 3.3478261, 2.7826087, 4.2608696, 3.4782609,
3.3478261, 5.8695652, 5.2173913, 2.4347826, 5.826087,
4.173913, 5.4782609, 3.3913043, 4.173913, 3.0434783,
5.0869565, 4.6086957, 4, 5.0869565, 4.0869565), spe_2 = c(5.75,
6.25, 3.9, 5.3, 6.3, 6.65, 6.2, 5.15, 4.65, 4.55, 5.7,
5.15, 5.2, 4.7, 4.35, 3.8, 6.65, 5.25, 4.85, 5.35, 4.6,
5.45, 4.6, 5.3, 4.6, 6.25, 5.1, 5.55, 5.85, 4.85, 6.95,
3.65, 4.3, 4.35, 5.2, 3.75, 4, 3.5, 5.45, 4.5, 5.1, 5.3,
4.75, 5.6, 5, 5, 6.35, 8, 5.9, 4.8, 5.05, 5.15, 4.2,
5.1, 4.8, 5.7, 5.25, 5.8, 4.55, 6.15, 6.2, 5.35, 3.85,
5.45, 4.5, 5.4, 5.75, 6.1, 5.7, 5.95, 5.5, 5.75, 7.35,
4.6, 5.7, 5.75, 5.7, 4, 7.35, 5.15, 6.45, 5.75, 5.2,
5.75, 4.85, 6.85, 5.4, 4.55, 5.55, 5.95, 7.5, 7.8, 6.4,
4.8, 5.35, 3.6, 5.85, 5.55, 6.1, 5.15, 5.3, 4.4, 6.25,
4.85, 6.2, 6.5, 5.7, 6.8, 6.4, 4.15, 3.9, 6, 5.35, 4.3,
3.95, 5.85, 6.85, 6.6, 5.2, 5.55, 6.4, 6.4, 7.6, 5.35,
6.9, 6.95, 5.65, 5.25, 5.1, 6.25, 7.8, 6.35, 6, 5.25,
6, 5.85, 5.1, 5.15, 6.55, 8.3, 5.25, 5.25, 7.1, 5.75,
5.6, 4.9, 6.25, 5, 6.3, 4.75, 7.55, 7.9, 7.5, 6.15, 5.6,
6.15, 4.1, 4.9, 4.3, 5.15, 6.1, 5.65, 6.95, 4.75, 5.7,
5.05, 5.35, 6.8, 5.4, 4.35, 4.2, 4, 5.65, 5.2, 5.5, 5.15,
4, 6.05, 5.75, 10, 5.8, 5.9, 6.05, 5.9, 6.4, 4.6, 4.7,
5.65, 5.8, 3.6, 7.2, 6.5, 4.8, 3.05, 5.55, 5.4, 4.6,
4.55, 4.2, 5, 5.2, 4.15, 3.85, 4.7, 3.5, 6.4, 3.7, 6.4,
3.6, 4.95, 5.7, 6.05, 6.05, 5.6, 4.2, 5.05, 5.45, 4.4,
6.35, 5.3, 5, 3.65, 5.05, 5.6, 5.95, 6.3, 5.8, 5.8, 4.1,
5.2, 4.85, 5.45, 4.55, 3.75, 5.7, 5.25, 6.35, 5.55, 7.15,
7.8, 6.3, 4.9, 5.1, 4.95, 4.75, 6.75, 6.6, 6.25, 5.9,
5.55, 5.5, 8.05, 6.1, 5.6, 4.75, 5.05, 5.65, 6.8, 5.95,
4, 4.65, 9.1, 6.25, 5.15, 5.4, 5.65, 5.85, 5.4, 6, 6.45,
5.3, 6.5, 7.1, 5.45, 7, 4.05, 4.45, 5.4, 7.15, 6.3, 5.85,
4, 4.7, 4.7, 6.6, 5.25, 5.95, 6.3, 6.55, 5.75, 5.5, 5.75,
6, 5.15, 4.85, 4.25, 5.6, 6.05, 6, 6.2, 6.95), spe_3 = c(6.3611111,
7.9166667, 4.4166667, 4.8611111, 5.9166667, 7.5, 4.8611111,
3.6666667, 7.3611111, 4.3611111, 4.3055556, 4.1388889,
5.8611111, 4.4444444, 5.8611111, 5.1388889, 5.25, 5.4444444,
5.75, 4.9166667, 5.3888889, 7, 5, 6.7777778, 4.1388889,
4.3333333, 4.5277778, 4.4166667, 8.6111111, 5.4444444,
5.9722222, 3.3611111, 4.8055556, 5.6388889, 4.8333333,
4.9166667, 5.3055556, 5.0833333, 5.1111111, 4.8888889,
4.6388889, 4.7777778, 2.7777778, 6.6666667, 6.8611111,
5, 6.2777778, 5.4444444, 6.0555556, 5.5277778, 5.5, 4.7777778,
5.3888889, 4.1944444, 4.4166667, 5.5555556, 5.6388889,
4.75, 4.8333333, 3.9444444, 6.1388889, 4.7777778, 5.3333333,
5.8333333, 5.0277778, 6.3055556, 6.1944444, 4.25, 3.9166667,
5.4166667, 4.6111111, 5.1666667, 5.9722222, 4.2777778,
4.5833333, 4.6666667, 6.4722222, 5.6388889, 5.75, 5.3333333,
6.0277778, 5.3055556, 5.7777778, 4.9722222, 4.5833333,
5.4722222, 5.9722222, 5.1388889, 4.8888889, 6.6666667,
5.4444444, 6.1111111, 5.7222222, 3.9444444, 3.7777778,
5.4444444, 4.2222222, 7.2222222, 4.6111111, 5.75, 6.25,
6.5833333, 4.1111111, 4.8333333, 6.0277778, 6.1666667,
5.1944444, 7, 7.5277778, 3.3611111, 4.8611111, 5.4444444,
5.4444444, 6, 6.3333333, 5.4166667, 5, 6.4444444, 5.1666667,
5.4444444, 6.8611111, 3.3055556, 6.5, 4.7777778, 6.3888889,
5.6666667, 4.9166667, 4.9722222, 5.7777778, 6.3055556,
7, 7.1944444, 4.8055556, 3.7222222, 6.1666667, 6.1111111,
5.4444444, 4.5555556, 6.8888889, 7.0833333, 6.2222222,
5.7222222, 5.7777778, 6.6111111, 5.9722222, 3.8611111,
6.3055556, 4.75, 5.4722222, 5.2222222, 6.1666667, 6.9444444,
5.4166667, 5.1944444, 4.1388889, 4.6944444, 4.3333333,
5.4166667, 6.3333333, 4, 4.4444444, 5.5833333, 9.25,
4.8333333, 5.4722222, 4.9444444, 3.8055556, 4.2777778,
5.5833333, 4.0833333, 4.75, 3.4722222, 5.1666667, 6.1666667,
4.4722222, 5.6944444, 3.2777778, 6.25, 5.1388889, 6.5555556,
6.0833333, 5.3055556, 5, 4.9444444, 5.25, 5.0555556,
3.9722222, 5, 4.4166667, 4.5, 5.6944444, 5.5, 5.5277778,
3.1111111, 5.1388889, 4.1111111, 4.9444444, 4.8055556,
3.8055556, 5.9444444, 6.7777778, 3.9722222, 4.4166667,
4.2777778, 3.3333333, 5.6111111, 4.5833333, 3.8055556,
3.3611111, 5.9444444, 6.1944444, 6.1666667, 5.7222222,
6.3611111, 4.4722222, 5.1388889, 5.6944444, 5, 4.8611111,
4.7777778, 4.0277778, 3.6111111, 6.1111111, 3.2222222,
6.1111111, 6.7222222, 6.5555556, 7, 4.7222222, 5.8333333,
4.1388889, 5.3055556, 5.0277778, 4.9166667, 4.3333333,
6.6944444, 6.3888889, 5.5555556, 6.8333333, 6.8611111,
6.3055556, 4.6666667, 6.2222222, 5.25, 5.9722222, 5.5277778,
4.0833333, 6.4444444, 5.1944444, 6.5277778, 5.5277778,
6.9166667, 5.8888889, 3.6666667, 4.75, 4.9722222, 5.8333333,
7.3888889, 6.6666667, 3.4722222, 4.7222222, 6.3055556,
5.7222222, 5.5, 6.5833333, 5.7222222, 6.2777778, 5.9722222,
7, 5.0833333, 5.1944444, 5.5, 6.25, 6.1111111, 4.9444444,
4.1666667, 5.3055556, 5.0555556, 5.5555556, 5.9722222,
6.5277778, 4.2777778, 3.75, 5.25, 6.6666667, 5.6944444,
5.4166667, 5.6666667, 5.7222222, 5, 6.7777778, 4.8333333,
4.5, 6.3333333, 5.7777778, 5.6666667, 5.25, 6.0833333,
7.6111111, 4.3888889, 5.1666667)), row.names = c(NA,
301L), class = "data.frame"), imputed = FALSE, quiet = TRUE), class = c("mplusObject",
"list"))
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Embedding an R snippet on your website
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.