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隨機截距交叉延宕模式Mplus語法:Basic model(2)

閱讀時間約 8 分鐘

隨機截距交叉延宕模式是傳統的交叉延宕模式的擴展,具有更好的模式適配度。本文章將介紹如何使用Mplus進行隨機截距交叉延宕模式之Basic model。

若不懂啥是隨機截距交叉延宕模式,可以看前文


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參考上圖,為了指定 RI-CLPM,我們需要分成四個部分講解。

  1. 個體之間(between part)綠色部分,由隨機截距組成。 它是使用 BY 命令 BS BY S1@1 S2@1 ...;,其中 @1 將因素負荷量固定為 1。
  2. 個體之內( within part)紅色部分,也是使用BY命令指定,WS1 BY S1WS2 BY S2;我們不必將因素負荷量限制為 1,因為這已經是 Mplus 對潛在變量第一個指標的因素負荷量的默認值。 然而,我們確實需要將觀察變項殘差的變異量設定為零,這相當於沒有測量誤差。因為當我們使用 BY 語句時,Mplus 將自動估計觀察變項殘差變異量。 為了取消估計觀察變項殘差變異量,需要輸入 S1@0 S2 @0 ...來做到這一點。
  3. 個體之內的滯後迴歸路徑,使用 WS2 ON WS1 WA1...
  4. 共變量部分,個體之內部分,使用 WS1 WITH WA1..對於個體之間部分,使用 BS WITH BA 建立共變量。
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交叉延宕效果(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
當採用MLM, MLR, or WLSM...等等估計法時,Mplus 會警告不能無法像ML一樣兩個巢套模型直接相減取得正確的Chi-Square和顯著性。所以我們需要用網站自動計算器或額外語法幫我們計算Chi-Square的差異,以下分別介紹不同估計法要用的方法:
Mplus是一種用於統計分析和結構方程模型(SEM)的軟體,通常用於處理複雜的數據分析和模型建立。以下是一些Mplus的基本語法示例,用於不同類型的分析。
在使用Mplus進行統計分析時,我們需要設定各種估計方法,但很多同學可能不知道各種估計方法的適用時機,本文將簡介各種常見的估計法。
當我們透過潛在類別/剖面/混合分析找出最佳組數後,研究者可能會好奇,這些組數在其它變項是否有差異?事後比較就顯得相當重要,本文將簡介潛在類別/剖面/混合分析事後比較。
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