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多層次潛在類別模型分析方法: multilevLCA操作介紹

更新於 發佈於 閱讀時間約 13 分鐘

本文簡介R包中的multilevLCA的使用方式。multilevLCA能進行多層次潛在類別模型的估計和繪圖,同時也可以包含multinomial logistic models。

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近年研究越來越重視多階層模型的效果量。本文將介紹三種常見的效果量概念和R語言操作,並附上佐證文獻。
實務中,我們很難決定要使用哪一種多層次模型更好,這時候可以透過模型比較方式給我們有用的建議。本文章將介紹如何透過R語言,使用ranova()和anova()來比較不同的多層次模型,並提供實際範例。
在使用R跑多層次模型時,有時候會遇到連續調節變項,這時候分析會和類別調節變項有所差異,本文在介紹遇到連續調節變項時,如何進行簡單斜率分析,以及如何畫交互作用圖,最後再說如何使用Johnson-Neyman法。
如同迴歸一樣,跑多層次分析時同樣也會可能檢定交互作用,當交互作用顯著時,我們習慣透過簡單斜率和交互作用圖來做進一步檢視。本文將介紹如何使用R語言做多層次模型的簡單斜率和交互作用圖。因為是第一次教學,所以先說比較容易懂的類別調節變項和連續自變項的交互作用。
在進行多層次線性模型(MLM)當中,有時候我們不只會加入層次1的預測變項。我們也會想加入層次2預測變項。本文將介紹加入層次2預測變項的各種模型,並解釋其公式和R語言操作方法。因為內容比較多,所以篇幅比較長。 多層次線性模型(MLM),截距是表示所有學校的平均值。斜率是指模型中自變量的係數,表
Groupmean centering是一種常用的資料預處理方法,特別是多層次分析,若要使用Rights & Sterba (2019)(2019) 發展出R2 (R&S),要對需要將層次1的變項和交互作用都 Groupmean centering。本文介紹使用R和SPSS操作方法
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