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隨機截距交叉延宕模式Mplus語法:Basic model(2)
更新於 發佈於 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
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 part)綠色部分，由隨機截距組成。 它是使用
BY命令 BSBY S1@1 S2@1 ...;，其中 @1 將因素負荷量固定為 1。 - 個體之內( within part)紅色部分，也是使用BY命令指定，
WS1BY S1；WS2BY 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。 - 個體之內的滯後迴歸路徑，使用
WS2ON WS1WA1... - 共變量部分，個體之內部分，使用
WS1WITH WA1..對於個體之間部分，使用BS WITH BA建立共變量。
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鴨鴨都會特別注意銀行的App好不好用！
像是介面設計就是會很在意的地方
很多銀行通常會為了要滿足不同客群
會推出很多App讓使用者下載
每次
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
嗯……這篇是類疊跟設問的場合。也是快變成國文課的場合。
❈❈❈
※類疊法：
接二連三地反覆使用相同的一個字詞、語句。可增加文章的節奏感，凸顯文章的重點。
讓句型更加生動，避免枯燥，任何詞性都可以被重疊。名詞重疊常表示數量龐大；動詞重疊表示動作的進行；形容詞或副詞的重疊表示委婉
接著我們繼續來談「整合式大綱」、「編劇式大綱」。
❈❈❈
※整合式：
結合「表格式」、「鬆散式」兩者，依劇情片段的份量，或作者是否熟悉該段落，決定是否要寫細節。總之，相當自由！
不過這有點像把大綱當成一種工具書使用，花樣非常多，甚至可以設連結跳轉頁面啊，多半需要一點文書處理的
觀察者模式透過主題訂閱/訊息通知的機制，極度增強系統的可擴展性、靈活性以及降低組件間的耦合度。概念直觀簡單，是非常實用的設計模式。
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。
，
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的配對模型與Stack框架，
並且以括弧配對的應用題與概念為核心，
貫穿一些相關聯的題目，透過框架複現來幫助讀者理解這個演算法框架。
首先，Stack本身具有Last-In First-Out 後進先出的特質。
再根據題目所需要的資訊利用Stack去儲存索引
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。
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