lavaan相互作用回归模型：样本协方差矩阵不是正定的

如何解决lavaan相互作用回归模型：样本协方差矩阵不是正定的

我正在运行带有lavaan R包的模型，该模型通过连续代码和两个分类代码来预测连续结果。其中一个是二分变量（我们将其称为A； 0 =否，1 =是），另一个是三级分类变量（我们将其称为B； 0 =低，中，3 =高）。下面是数据示例：

  outcome      gender      age continuous  A    B
1   1.333333        2 23.22404   1.333333  1    0
2   1.500000        2 23.18033   1.833333  1    1
3   1.500000        2 22.37978   2.166667  1    NA
4   2.250000        1 18.74044   1.916667  1    0
5   1.250000        1 22.37978   1.916667  1    1
6   1.500000        2 20.16940   1.500000  1    NA

除了连续，二分类和三级分类变量外，我的模型还包含一些控制变量：

model.1a <- 'outcome ~ gender + age + continuous + A + B

         A ~~ continuous 
         A ~~ B
         continuous ~~ B'
fit.1a <- sem(model=model.1a,data=dat)
summary(fit.1a,fit.measures=TRUE,standardized=TRUE,ci=TRUE,rsquare=T)

第二步，我还希望包括变量A和B之间的交互。为此，我首先将这两个变量居中，然后将交互包括在模型中：

model.1b <- 'outcome ~ gender + age + continuous + A_centr + B_centr + interaction

         A_centr ~~ continuous
         A_centr ~~ B_centr
         continuous ~~ B_centr
         interaction ~~ 0*gender + 0*age
         gender ~~ age'
fit.1b <- sem(model=model.1b,data=dat)
summary(fit.1b,rsquare=T)

但是，当我运行此模型时，出现以下错误：

Error in lav_samplestats_icov(COV = cov[[g]],ridge = ridge,x.idx = x.idx[[g]],: 
  lavaan ERROR: sample covariance matrix is not positive-definite

据我所知，之所以如此，是因为两个分类变量之间的相互作用与原始变量非常相似，但是我不确定如何解决。有人有解决问题的建议吗？

为供您参考，我已经尝试将非中心版本用于一个或两个类别变量，以创建交互作用项并在回归模型中使用。