付費限定隨機截距交叉延宕模式Extension 3:Multiple indicators(7)
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隨機截距交叉延宕模式Extension 3:Multiple indicators(7)

更新於 發佈於 閱讀時間約 31 分鐘

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。

RI-CLPM語法Multiple indicators範例如下圖,建議依序四個步驟分析,原文網站還有一個步驟是額外的(Extra),所以這裡並不細說,前三步驟都是建構下圖上面模型,第四步驟則是建構下面的模型,因為是巢套模型,所以可以用卡方差異檢定進行比較,四個部步驟分別為:

  • Configural model (Step 1)
  • Weak factorial invariance (Step 2)
  • Strong factorial invariance (Step 3)
  • The latent RI-CLPM (Step 4)
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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。
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。
為了測試特定的假設,研究人員為了測試這些假設的可行性,可以考慮決定使用Constraints Model,其對模型對特定參數進限制。 本文將講解 Constraints Model的定義和如何在RI-CLPM運用,以及如何在Mplus執行該模型。
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。 參考上圖,為了指定 RI-CLPM,我們需要分成四個部分講解。 個體之間(between pa
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
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