隨機截距交叉延宕模式Extension 3: Multiple indicators(6)

閱讀時間約 4 分鐘

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。

如下圖所示,有兩種方法可以做到這一點。

  1. 首先看上面模型,每個不同時間的相同觀察變項(例如:S11 S12 S13...)可以被共同的隨機截距解釋(BS1),並且這些隨機截距允許彼此相關(BS1<->BS2<->BS3)。
  2. 其次,如下圖下面的模型所示,隨機截距可以被潛在變項解釋,而觀察變項解釋潛在變項。特定時間點的觀察變項(S11, S21, S31)都可以被特定潛在因素(FS1)給解釋,這部分跟SEM非常相似,特定潛在因素(FS1)又可以被隨機截距(BS1)和個體內特定潛在因素(WS1)給解釋。這兩種方法是嵌套的,第二種方法是第一種方法的特例。
以行動支持創作者!付費即可解鎖
本篇內容共 1839 字、0 則留言,僅發佈於統計分析 × 學術生涯
Dr. Rover
Dr. Rover
教育心理學專業,曾在美國心理學會和國際心理學會研討會發表論文,並且有數篇研究論文發表在臺灣社會科學核心(TSSCI)期刊當中
留言0
查看全部
發表第一個留言支持創作者!