使用lavaan进行多层结构方程模型：集群缺失及列表删除排查咨询

针对你用lavaan运行多层SEM时32个国家集群只剩29个的问题，可通过以下步骤排查：

一、找出被剔除的集群（国家） #

1. 提取模型实际使用的清洗后数据集

   # 获取模型运行时用到的有效数据集
   used_data <- lavInspect(fit.3b, "data")
   

2. 对比原数据与清洗数据的国家列表

   # 提取原数据和有效数据中的唯一国家
   original_countries <- unique(data_merge$country)
   used_countries <- unique(used_data$country)
   
   # 找出被剔除的国家
   dropped_countries <- setdiff(original_countries, used_countries)
   cat("被剔除的国家：", dropped_countries, "\n")
   

这些国家被剔除的核心原因：其所有案例都因**列表删除（listwise deletion）**被移除（比如模型涉及的变量、权重变量WEIGHT存在缺失），导致集群无有效案例。

二、定位列表删除的具体案例 #

直接通过模型对象提取保留案例的索引，对比原数据找出被删除的案例：

# 获取模型保留的原数据行索引
used_indices <- lavInspect(fit.3b, "case.idx")

# 找出被删除的行索引及对应案例
dropped_indices <- setdiff(1:nrow(data_merge), used_indices)
dropped_cases <- data_merge[dropped_indices, ]

# 查看被删除的案例详情
print(dropped_cases)

你可以进一步检查这些案例的缺失情况，确认是哪些变量的缺失导致它们被listwise删除。

补充说明 #

你的代码中，lavaan的listwise删除规则是：只要某一行在**模型公式mod3涉及的变量、抽样权重WEIGHT、集群变量country**中存在任意缺失，就会被直接剔除。即便你提前移除了外生变量缺失的国家，若这些国家的剩余案例存在其他变量缺失，仍会被全部删除，最终导致集群数量减少。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yana