R语言-交叉滞后中介模型，代码逻辑问题求助

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写了两个交叉滞后中介模型，分别为传统交叉滞后中介模型（CLPM）和随机截距的交叉滞后中介模型（RI-CLPM），代码都能运行成功，没有bug提示，但是导师说基本原理、根本问题错了，求各位大佬看看哪里逻辑有误
①CLPM代码：
library(lavaan)
library(tidySEM)
data1 <- readr::read_csv('data1.csv')
#建立CLPM模型
CLPM <- '
  # 路径系数
  x2 ~ x1
  m2 ~ a * x1
  m2 ~ m1
  y2 ~ m1
  y3 ~ b * m2
  x3 + m3 ~ x2
  m3 + y3 ~ m2
  y3 ~ c * x1
  y2 ~ y1
  y3 ~ y2

  x1 + m1 + y1 ~ z1
  x1 + m1 + y1 ~ z2
  
  # 相关
  x1 ~~ y1
  x1 ~~ m1
  m1 ~~ y1
  
  # 方差
  x1 ~~ x1
  m1 ~~ m1
  y1 ~~ y1
  
  x2 ~~ x2
  m2 ~~ m2
  y2 ~~ y2
  
  x3 ~~ x3
  m3 ~~ m3
  y3 ~~ y3

  # 间接作用 (a*b)
  ab := a*b
   # 总效应
  total := c + (a*b)
'
#出结果
fit <- sem(CLPM, data = data1)
summary(fit)





②RI-CLPM代码：
library(lavaan)
library(tidySEM)
data1 <- readr::read_csv('data1.csv')
RICLPM <- '
  # 随机截距
  RIx =~ 1*x1 + 1*x2 + 1*x3
  RIy =~ 1*y1 + 1*y2 + 1*y3
  RIm =~ 1*m1 + 1*m2 + 1*m3
  
    # 路径系数
  x2 ~ x1
  m2 ~ a * x1
  m2 ~ m1
  y2 ~ b * m1
  x3 + m3 ~ x2
  m3 + y3 ~ m2
  y3 ~ c * x1
  y2 ~ y1
  y3 ~ y2

  x1 + m1 + y1 ~ z1
  x1 + m1 + y1 ~ z2
  
  # 个体内的变量设定
  wx1 =~ 1*x1
  wx2 =~ 1*x2
  wx3 =~ 1*x3
  wy1 =~ 1*y1
  wy2 =~ 1*y2
  wy3 =~ 1*y3
  
  wm1 =~ 1*m1
  wm2 =~ 1*m2
  wm3 =~ 1*m3
  
  # 个体内交叉滞后设定
  wx2 + wy2 ~ wx1 + wy1
  wx2 + wm2 ~ wx1 + wm1
  wm2 + wy2 ~ wm1 + wy1
  wx3 + wy3 ~ wx2 + wy2
  wx3 + wm3 ~ wx2 + wm2
  wm3 + wy3 ~ wm2 + wy2
  
  # 个体内共变设定
  wx1 ~~ wm1
  wm1 ~~ wy1
  wx2 ~~ wm2
  wm2 ~~ wy2
  wx3 ~~ wm3
  wm3 ~~ wy3
  
  # 随机截距的方差和共变
  RIx ~~ RIx
  RIy ~~ RIy
  RIm ~~ RIm
  RIx ~~ RIm
  RIm ~~ RIy
  
  # 个体内变量的方差
  wx1 ~~ wx1
  wy1 ~~ wy1
  wm1 ~~ wm1
  wx2 ~~ wx2
  wy2 ~~ wy2
  wm2 ~~ wm2
  wx3 ~~ wx3
  wy3 ~~ wy3
  wm3 ~~ wm3


'
RICLPM.fit <- sem(RICLPM, data = data1, missing = 'ML', meanstructure = T, int.ov.free = T)
summary(RICLPM.fit)

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关键词：中介模型 R语言 Library BRARY 基本原理

请问楼主解决问题了吗？好崩溃。。。。

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