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隨機截距和傳統交叉延宕模式的差異(1)

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Dr. Rover
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交叉延宕模式（CLPM）常常模式適配不佳，主因缺乏考量個別差異。 隨機截距交叉延宕模式（RI-CLPM）是一種用於研究縱向數據中變量間相互影響的模型。它是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章簡介RI-CLPM定義和CLPM的差異


交叉延宕效果（CLPM）最大的局限性在於它混合了個體內效應(within-person effects)和個體間效應(between-person effects)，使得變量之間的因果關係不明確。在使用傳統CLPM 探討變項之間的縱向關係時，假定每個人的基線水平(baseline level)相同，即所有個體的得分都圍繞同一基線水平（群體平均值）波動，

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文章內容以圖像式和步驟化方式，教您如何在各種統計軟體中(例如:SPSS、R和Mplus)，執行多種統計方法。此外，我還會分享一些學術和科技新知，幫助您在學術之路上走得更順利。
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