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隨機截距交叉延宕模式:加入跨時間不變的預測或結果變項(4)

閱讀時間約 19 分鐘

之前已經說過限制模型,接下來進入下一部份根據Mulder and Hamaker (2021)建議,在 RI-CLPM 中,有許多擴展模型,今天要介紹的是 Extension 1。Extension 1就是加入跨時間不變的預測或結果變項,本文將介紹此模型構造和語法。

Extension 1架構圖

raw-image

上圖是Mulder and Hamaker (2021)提議的第一種擴增模型,也就是加入Including time-invariant predictors and outcom

  • 左上:跨時間衡等的預測變項(a time-invariant predictor)N1預測所有觀察變項(N1 →所有觀察變項),
  • 右上:跨時間衡等的預測變項N1預測A和S隨機截距(N1 →隨機截距),因為隨機截距被預測後,會有預測變項N1無法預測的變異量,也就是殘差變異量(ebs, eba)。
  • 左下:隨機截距預測跨時間衡等的結果變項L1(RIs→ L1),因為被隨機截距預測後,會有無法預測的變異量,也就是殘差變異量(e)。
  • 右下:隨機截距和所有within 潛在變項預測跨時間衡等的結果變項L1(RIs and within → L1)。
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