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隨機截距交叉延宕模式Extension 2: Multiple group(5)
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕模式加入為預測或結果變量。而在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。這種方法常用在探討調節效果是否成立，本文將簡介其意義和語法。
簡介
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕模式加入為預測或結果變量。而在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。這種方法意味著不僅各組的平均值可能不同，而且滯後迴歸係數( Lagged regression coefficients)也會有所差異。
滯後迴歸係數的組間差異可以被視為調節效應或交互效應，因此這可能是研究人員特別感興趣的。這可以來確定。
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在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 3:Multiple indicators定義。本文為實作部分，將說明Multiple indicators的依序四個步驟的Mplus語法。
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在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。接下來，擴展 RI-CLPM 的另一種方法是為每個使用多個指標測量，本文將簡介兩種Multiple indicators模型。
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕模式加入為預測或結果變量。而在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。這種方法常用在探討調節效果是否成立，本文將簡介其意義和語法。
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