Define or disable the color theme used by modsem
set_modsem_colors.RdAll arguments are optional; omitted ones fall back to the defaults below.
Pass active = FALSE to turn highlighting off (and reset the palette).
Usage
set_modsem_colors(
positive = "green3",
negative = positive,
true = "green3",
false = "red",
nan = "purple",
na = "purple",
inf = "purple",
string = "cyan",
active = TRUE
)Examples
set_modsem_colors(positive = "red3",
negative = "red3",
true = "darkgreen",
false = "red3",
na = "purple",
string = "darkgreen")
#> [1] TRUE
m1 <- "
# Outer Model
X =~ x1 + x2 + x3
Z =~ z1 + z2 + z3
Y =~ y1 + y2 + y3
# Inner Model
Y ~ X + Z + X:Z
"
est <- modsem(m1, data = oneInt)
colorize_output(summary(est))
#> Estimating baseline model (H0)
#> modsem (version 1.0.11, approach = dblcent):
#>
#> Interaction Model Fit Measures (H1):
#> Loglikelihood -26807.61
#> Akaike (AIC) 53735.22
#> Bayesian (BIC) 54071.28
#> Chi-square 122.92
#> Degrees of Freedom 111
#> P-value (Chi-square) 0.207
#> RMSEA 0.007
#> CFI 1.000
#> SRMR 0.008
#>
#> Fit Measures for Baseline Model (H0):
#> Loglikelihood -27137.74
#> Akaike (AIC) 54393.48
#> Bayesian (BIC) 54723.93
#> Chi-square 783.18
#> Degrees of Freedom 112
#> P-value (Chi-square) 0.000
#> RMSEA 0.055
#> CFI 0.987
#> SRMR 0.141
#>
#> Comparative Fit to H0 (LRT test):
#> Chi-square diff 660.257
#> Degrees of freedom diff 1
#> P-value (LRT) 0.000
#>
#> R-Squared Interaction Model (H1):
#> Y 0.602
#> R-Squared Baseline Model (H0):
#> Y 0.397
#> R-Squared Change (H1 - H0):
#> Y 0.204
#>
#> lavaan 0.6-19 ended normally after 159 iterations
#>
#> Estimator ML
#> Optimization method NLMINB
#> Number of model parameters 60
#>
#> Number of observations 2000
#>
#> Model Test User Model:
#>
#> Test statistic 122.924
#> Degrees of freedom 111
#> P-value (Chi-square) 0.207
#>
#> Parameter Estimates:
#>
#> Standard errors Standard
#> Information Expected
#> Information saturated (h1) model Structured
#>
#> Latent Variables:
#> Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
#> X =~
#> x1 1.000
#> x2 0.804 0.013 63.612 0.000
#> x3 0.916 0.014 67.144 0.000
#> Z =~
#> z1 1.000
#> z2 0.812 0.013 64.763 0.000
#> z3 0.882 0.013 67.014 0.000
#> Y =~
#> y1 1.000
#> y2 0.798 0.007 107.428 0.000
#> y3 0.899 0.008 112.453 0.000
#> XZ =~
#> x1z1 1.000
#> x2z1 0.805 0.013 60.636 0.000
#> x3z1 0.877 0.014 62.680 0.000
#> x1z2 0.793 0.013 59.343 0.000
#> x2z2 0.646 0.015 43.672 0.000
#> x3z2 0.706 0.016 44.292 0.000
#> x1z3 0.887 0.014 63.700 0.000
#> x2z3 0.716 0.016 45.645 0.000
#> x3z3 0.781 0.017 45.339 0.000
#>
#> Regressions:
#> Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
#> Y ~
#> X 0.675 0.027 25.379 0.000
#> Z 0.561 0.026 21.606 0.000
#> XZ 0.702 0.027 26.360 0.000
#>
#> Covariances:
#> Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
#> .x1z1 ~~
#> .x1z2 0.115 0.008 14.802 0.000
#> .x1z3 0.114 0.008 13.947 0.000
#> .x2z1 0.125 0.008 16.095 0.000
#> .x3z1 0.140 0.009 16.135 0.000
#> .x1z2 ~~
#> .x1z3 0.103 0.007 14.675 0.000
#> .x2z2 0.128 0.006 20.850 0.000
#> .x3z2 0.146 0.007 21.243 0.000
#> .x1z3 ~~
#> .x2z3 0.116 0.007 17.818 0.000
#> .x3z3 0.135 0.007 18.335 0.000
#> .x2z1 ~~
#> .x2z2 0.135 0.006 20.905 0.000
#> .x2z3 0.145 0.007 21.145 0.000
#> .x3z1 0.114 0.007 16.058 0.000
#> .x2z2 ~~
#> .x2z3 0.117 0.006 20.419 0.000
#> .x3z2 0.116 0.006 20.586 0.000
#> .x2z3 ~~
#> .x3z3 0.109 0.006 18.059 0.000
#> .x3z1 ~~
#> .x3z2 0.138 0.007 19.331 0.000
#> .x3z3 0.158 0.008 20.269 0.000
#> .x3z2 ~~
#> .x3z3 0.131 0.007 19.958 0.000
#> X ~~
#> Z 0.201 0.024 8.271 0.000
#> XZ 0.016 0.025 0.628 0.530
#> Z ~~
#> XZ 0.062 0.025 2.449 0.014
#>
#> Variances:
#> Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
#> .x1 0.160 0.009 17.871 0.000
#> .x2 0.162 0.007 22.969 0.000
#> .x3 0.163 0.008 20.161 0.000
#> .z1 0.168 0.009 18.143 0.000
#> .z2 0.158 0.007 22.264 0.000
#> .z3 0.158 0.008 20.389 0.000
#> .y1 0.159 0.009 17.896 0.000
#> .y2 0.154 0.007 22.640 0.000
#> .y3 0.164 0.008 20.698 0.000
#> .x1z1 0.311 0.014 22.227 0.000
#> .x2z1 0.292 0.011 27.287 0.000
#> .x3z1 0.327 0.012 26.275 0.000
#> .x1z2 0.290 0.011 26.910 0.000
#> .x2z2 0.239 0.008 29.770 0.000
#> .x3z2 0.270 0.009 29.117 0.000
#> .x1z3 0.272 0.012 23.586 0.000
#> .x2z3 0.245 0.009 27.979 0.000
#> .x3z3 0.297 0.011 28.154 0.000
#> X 0.981 0.036 26.895 0.000
#> Z 1.016 0.038 26.856 0.000
#> .Y 0.990 0.038 25.926 0.000
#> XZ 1.045 0.044 24.004 0.000
#>
#>
colorize_output(est) # same as colorize_output(print(est))
#> modsem (version 1.0.11, approach = dblcent):
#> lavaan 0.6-19 ended normally after 159 iterations
#>
#> Estimator ML
#> Optimization method NLMINB
#> Number of model parameters 60
#>
#> Number of observations 2000
#>
#> Model Test User Model:
#>
#> Test statistic 122.924
#> Degrees of freedom 111
#> P-value (Chi-square) 0.207
#>
colorize_output(modsem_inspect(est, what = "coef"))
#> $lambda
#> X Z Y XZ
#> x1 1.000 0.000 0.000 0.000
#> x2 0.804 0.000 0.000 0.000
#> x3 0.916 0.000 0.000 0.000
#> z1 0.000 1.000 0.000 0.000
#> z2 0.000 0.812 0.000 0.000
#> z3 0.000 0.882 0.000 0.000
#> y1 0.000 0.000 1.000 0.000
#> y2 0.000 0.000 0.798 0.000
#> y3 0.000 0.000 0.899 0.000
#> x1z1 0.000 0.000 0.000 1.000
#> x2z1 0.000 0.000 0.000 0.805
#> x3z1 0.000 0.000 0.000 0.877
#> x1z2 0.000 0.000 0.000 0.793
#> x2z2 0.000 0.000 0.000 0.646
#> x3z2 0.000 0.000 0.000 0.706
#> x1z3 0.000 0.000 0.000 0.887
#> x2z3 0.000 0.000 0.000 0.716
#> x3z3 0.000 0.000 0.000 0.781
#>
#> $theta
#> x1 x2 x3 z1 z2 z3 y1 y2 y3 x1z1 x2z1 x3z1
#> x1 0.160
#> x2 0.000 0.162
#> x3 0.000 0.000 0.163
#> z1 0.000 0.000 0.000 0.168
#> z2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.158
#> z3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.158
#> y1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.159
#> y2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.154
#> y3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.164
#> x1z1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.311
#> x2z1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.125 0.292
#> x3z1 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.140 0.114 0.327
#> x1z2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.115 0.000 0.000
#> x2z2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.135 0.000
#> x3z2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.138
#> x1z3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.114 0.000 0.000
#> x2z3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.145 0.000
#> x3z3 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.158
#> x1z2 x2z2 x3z2 x1z3 x2z3 x3z3
#> x1
#> x2
#> x3
#> z1
#> z2
#> z3
#> y1
#> y2
#> y3
#> x1z1
#> x2z1
#> x3z1
#> x1z2 0.290
#> x2z2 0.128 0.239
#> x3z2 0.146 0.116 0.270
#> x1z3 0.103 0.000 0.000 0.272
#> x2z3 0.000 0.117 0.000 0.116 0.245
#> x3z3 0.000 0.000 0.131 0.135 0.109 0.297
#>
#> $psi
#> X Z Y XZ
#> X 0.981
#> Z 0.201 1.016
#> Y 0.000 0.000 0.990
#> XZ 0.016 0.062 0.000 1.045
#>
#> $beta
#> X Z Y XZ
#> X 0.000 0.000 0 0.000
#> Z 0.000 0.000 0 0.000
#> Y 0.675 0.561 0 0.702
#> XZ 0.000 0.000 0 0.000
#>
#>
# \dontrun{
colorize_output(split = TRUE, {
# Get live (uncolored) output
# And print colored output at the end of execution
est_lms <- modsem(m1, data = oneInt, method = "lms")
summary(est_lms)
})
#>
#> modsem (version 1.0.11):
#>
#> Estimator LMS
#> Optimization method EMA-NLMINB
#> Number of observations 2000
#> Number of iterations 46
#> Loglikelihood -14661.61
#> Akaike (AIC) 29385.22
#> Bayesian (BIC) 29558.85
#>
#> Numerical Integration:
#> Points of integration (per dim) 24
#> Dimensions 1
#> Total points of integration 24
#>
#> Fit Measures for Baseline Model (H0):
#> Loglikelihood -17831.87
#> Akaike (AIC) 35723.75
#> Bayesian (BIC) 35891.78
#> Chi-square 17.52
#> Degrees of Freedom (Chi-square) 24
#> P-value (Chi-square) 0.826
#> RMSEA 0.000
#>
#> Comparative Fit to H0 (LRT test):
#> Loglikelihood change 3170.26
#> Difference test (D) 6340.53
#> Degrees of freedom (D) 1
#> P-value (D) 0.000
#>
#> R-Squared Interaction Model (H1):
#> Y 0.599
#> R-Squared Baseline Model (H0):
#> Y 0.395
#> R-Squared Change (H1 - H0):
#> Y 0.204
#>
#> Parameter Estimates:
#> Coefficients unstandardized
#> Information observed
#> Standard errors standard
#>
#> Latent Variables:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X =~
#> x1 1.000
#> x2 0.803 0.013 63.91 0.000
#> x3 0.914 0.013 67.73 0.000
#> Z =~
#> z1 1.000
#> z2 0.810 0.012 65.09 0.000
#> z3 0.881 0.013 67.62 0.000
#> Y =~
#> y1 1.000
#> y2 0.798 0.007 107.55 0.000
#> y3 0.899 0.008 112.58 0.000
#>
#> Regressions:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> Y ~
#> X 0.672 0.031 21.66 0.000
#> Z 0.570 0.030 18.75 0.000
#> X:Z 0.718 0.028 25.84 0.000
#>
#> Intercepts:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> .x1 1.024 0.024 42.85 0.000
#> .x2 1.217 0.020 60.92 0.000
#> .x3 0.921 0.022 41.45 0.000
#> .z1 1.011 0.024 41.54 0.000
#> .z2 1.205 0.020 59.24 0.000
#> .z3 0.915 0.022 42.03 0.000
#> .y1 1.037 0.033 31.40 0.000
#> .y2 1.220 0.027 45.42 0.000
#> .y3 0.954 0.030 31.80 0.000
#>
#> Covariances:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X ~~
#> Z 0.200 0.024 8.24 0.000
#>
#> Variances:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> .x1 0.158 0.009 18.17 0.000
#> .x2 0.162 0.007 23.16 0.000
#> .x3 0.164 0.008 20.76 0.000
#> .z1 0.167 0.009 18.50 0.000
#> .z2 0.160 0.007 22.68 0.000
#> .z3 0.158 0.008 20.78 0.000
#> .y1 0.160 0.009 18.01 0.000
#> .y2 0.154 0.007 22.69 0.000
#> .y3 0.164 0.008 20.68 0.000
#> X 0.981 0.036 27.04 0.000
#> Z 1.018 0.038 26.93 0.000
#> .Y 0.980 0.038 25.94 0.000
#>
#>
#> modsem (version 1.0.11):
#>
#> Estimator LMS
#> Optimization method EMA-NLMINB
#> Number of observations 2000
#> Number of iterations 46
#> Loglikelihood -14661.61
#> Akaike (AIC) 29385.22
#> Bayesian (BIC) 29558.85
#>
#> Numerical Integration:
#> Points of integration (per dim) 24
#> Dimensions 1
#> Total points of integration 24
#>
#> Fit Measures for Baseline Model (H0):
#> Loglikelihood -17831.87
#> Akaike (AIC) 35723.75
#> Bayesian (BIC) 35891.78
#> Chi-square 17.52
#> Degrees of Freedom (Chi-square) 24
#> P-value (Chi-square) 0.826
#> RMSEA 0.000
#>
#> Comparative Fit to H0 (LRT test):
#> Loglikelihood change 3170.26
#> Difference test (D) 6340.53
#> Degrees of freedom (D) 1
#> P-value (D) 0.000
#>
#> R-Squared Interaction Model (H1):
#> Y 0.599
#> R-Squared Baseline Model (H0):
#> Y 0.395
#> R-Squared Change (H1 - H0):
#> Y 0.204
#>
#> Parameter Estimates:
#> Coefficients unstandardized
#> Information observed
#> Standard errors standard
#>
#> Latent Variables:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X =~
#> x1 1.000
#> x2 0.803 0.013 63.91 0.000
#> x3 0.914 0.013 67.73 0.000
#> Z =~
#> z1 1.000
#> z2 0.810 0.012 65.09 0.000
#> z3 0.881 0.013 67.62 0.000
#> Y =~
#> y1 1.000
#> y2 0.798 0.007 107.55 0.000
#> y3 0.899 0.008 112.58 0.000
#>
#> Regressions:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> Y ~
#> X 0.672 0.031 21.66 0.000
#> Z 0.570 0.030 18.75 0.000
#> X:Z 0.718 0.028 25.84 0.000
#>
#> Intercepts:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> .x1 1.024 0.024 42.85 0.000
#> .x2 1.217 0.020 60.92 0.000
#> .x3 0.921 0.022 41.45 0.000
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