Stataでの分析方法はこちら。 ides.hatenablog.com Mplusでの分析方法はこちら。 ides.hatenablog.com データ読み込み library(rio) nes3wave <-import("nes3wave.dta") 今回のパス図を先に表示しておこう。 コードは末尾。semPlotパッケージを用いて描画し…

以前、Stataで交差遅延パネルモデルに解説した例で今回もデモを行う。 ides.hatenablog.com Mplus用のデータ加工 github.com こちらからnes3wave.dtaをダウンロードする。 RStudioでMplus用のデータに加工する。 データの読み取り library(rio) nes3wave <-i…

SEMモデル内に観測されない異質性を組み入れることができる。これを行うために、我々は、観測されない潜在変数を使用する。 このモデルでは、潜在的なUは独立変数と相関し、従属変数に一定の効果を持つ。 . sem (U -> dg02i1, ) (U -> dg02i2, ) (U -> dg02i…

UCLA: Statistical Consulting Groupのページから。 stats.oarc.ucla.edu UCLAではMplusのコードが書かれているが、このエントリでは、同じ分析をRのlavaanでの再現したいと思う。 Mplus パス解析はすべての変数が観測される方程式系を推定するために使用さ…

A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM)作者:Hair Jr., Dr. Joe,Hult, G. Tomas M.,Ringle, Dr. Christian M.,Sarstedt, MarkoSAGE Publications, IncAmazon A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Mod…

WLSMV(adjusted diagonally weighted least squares)での測定の不変性の方法が確立しているらしい。 https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10705511.2019.1602776 最尤法での測定の不変性についてはこちらを参照のこと。 ides.hatenablog.com サンプ…

Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)の標本妥当性の測度とMeasures of Sampling Adequacy(MSA)について。 中澤港さんの資料 https://minato.sip21c.org/factor-in-R-j.pdf KMO と MSA KMO とは，Kaiser-Meyer-Olkin が提唱した因子分析全体についてのサンプリング適切性…

www.ncbi.nlm.nih.gov 思春期のインターネットゲーム障害の予防には親が重要な役割を果たすことが指摘されている。この研究は、3時点(3波)の調査を行い、親のモニタリングとインターネットゲーム障害の間の相互関連性を調べている。 第1波と第2波では、親の…

iopscience.iop.org M R Ab Hamid, W Sami and M H Mohmad Sidek, 2017, Discriminant Validity Assessment: Use of Fornell & Larcker criterion versus HTMT Criterion, Journal of Physics: Conference Series, Volume 890, 1st International Conference…

lavaanで測定普遍性を確認する方法。 rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com ある構成要素についてグループ間で比較を行うとき、暗黙のうちに測定の不変性を仮定している。回帰分析、t検定、混合効果モデルなどを行っている時も、その構成要素が同じように機…

lavTestLRT関数を用いる。昔のバージョンではanova(fit1, fit0)という書き方をしたようだが、現在はlavTestLRT関数に変更されている。 www.rdocumentation.org LRTはLikelihood-ratio testつまり尤度比検定である。ブートストラップをかけて行うとBLRTである…

複数グループに分けての確証的因子分析。 とりあえずの用途としては、構成概念妥当性を調べる際に複数グループのフィッティング指標を見るというもの。測定の不定性と言われるもの(Measurement Invariance)である。 lavaan.ugent.be グループ変数は"school"…

RMLCA(反復測定潜在クラス分析)の適用例として有名な論文らしい。 www.ncbi.nlm.nih.gov - Danielle E. McCarthy, Lemma Ebssa, Katie Witkiewitz, and Saul Shiffman, 2015, Paths to tobacco abstinence: A repeated measures latent class analysis, J Co…

www.ncbi.nlm.nih.gov 2017年の潜在クラス分析を使った論文。Distal Outcomesも使用されている。 潜在クラス分析 クラス決定のための指標類のグラフ。 たくさん表記している印象がある。 クラスごとの応答確率の表。 Distal Outcomesを伴った潜在クラス分析 …

データとモデルの作成 library("lavaan") Data <- HolzingerSwineford1939[,c("x1","x2","x3","x4", "x5", "x6")] model <- ' f1 =~ x1 + x2 + x3 f2 =~ x4 + x5 + x6 ' fit <- sem(model, data = Data, std.lv = TRUE) lavaanパッケージに含まれているデー…

相関係数をピアソンではなく、ポリコリック相関係数を使う方法。例として簡単な確証的因子分析を行う。 サンプルデータの作成 library(lavaan) data.con <- HolzingerSwineford1939[,c("x1","x2","x3")] # visualのデータのみ使用 ## 3カテゴリにしてカテゴ…

共変量とDistal Outcomesのある潜在クラス分析で、かつ、Distal Outcomesがカテゴリカルな場合の分析である。 モデル コード DATA: FILE = LCA_cat.dat; VARIABLE: NAMES = U1-U8 Y A B; USEVARIABLES = U1-U8 Y A B; CATEGORICAL = U1-U8 Y; CLASSES = C(3)…

SAVEDATA: FILE = ****.sav; SAVE = CPROB; やはりメモってないと忘れる。

前回に引きつづき潜在クラス分析におけるBCH法について。 http://www.statmodel.com/examples/webnotes/webnote4.zip 今回は共変量(X)を設定し、従属変数(Y)に回帰するモデルである。 データが見つからなかったのでRで仮想データ作成した。適当に乱数を発生…

Mplusのウェブノートが更新されていたようだ。 https://www.statmodel.com/examples/webnotes/webnote21.pdf BCH法の例 U1からU8で構成されている潜在変数C、Cを独立変数としてYに回帰させるモデル。Cのクラスは4カテゴリ。データファイルはウェブ上にはなか…

合成信頼性(Composite Reliability)はCronbach'αの代替指標として使われているものである。 semToolsで最後まで計算できると思っていたが、そうではなかったらしいので計算方法を再度調べてみた。 合成信頼性の解釈 合成信頼性（construct reliabilityと呼ば…

ci.nii.ac.jp 各因子の信頼性に関して，クロンバックα係数（Cronbach’s α）および合成信頼性（Composite Reliability：CR）を用いて検証を行った．クロンバックα係数には，Hairet al.35）の基準値（α≧.70）を設定し，合成信頼性にはBagozzi & Yi 36）の基準…

平均分散抽出average variance extracted (AVE) 。Fornell＆Larcker基準とも言われている。 rdrr.io 計算 library(semTools) HS.model <- ' visual =~ x1 + x2 + x3 textual =~ x4 + x5 + x6 speed =~ x7 + x8 + x9 ' dat <- HolzingerSwineford1939[, paste…

www.rdocumentation.org library(semTools) HS.model <- ' visual =~ x1 + x2 + x3 textual =~ x4 + x5 + x6 speed =~ x7 + x8 + x9 ' dat <- HolzingerSwineford1939[, paste0("x", 1:9)] htmt(HS.model, dat, sample.cov = NULL, missing = "listwise", or…

ネブラスカ子ども・若者・家族・学校研究センターのJi Hoon Ryooらの解説スライドからら重要そうなところをピックアップ。 http://r2ed.unl.edu/presentations/2012/SRM/033012_RyooWu/033012_RyooWu.pdf 潜在成長モデルとの違い 時間の経過とともに変化する…

以前のエントリーの続き。 ides.hatenablog.com 今回は交互作用を含むモデル。 独立変数(介入)と媒介変数は交互作用が生じることが多いので交互作用項を作成して分析に含めるか、連続変数の場合はセンタリング(参照)をした方がいいと言われている。タイタニ…

www.statmodel.com こちらの8.13の例をモディファイしたもの。8.13は共変量が設定されているためややこしいように思えたので、共変量を取り除いたシンプルにものにしてみた。 c1とc2は2つの時点の潜在変数である。潜在以降分析は潜在クラスが2時点、3時点で…

信頼性係数はα係数が使用されることが多いが、問題点が指摘されている。α係数は因子構造を無視して一次元性の検証をしているという点である。別の言い方をすると、各因子での真の得点が共通している(一元性)と仮定しているが、ほとんどのケースでは一元性は…

因子分析の二次因子のω係数を計測する。パッケージはsemToolsを使用する。 www.rdocumentation.org ω係数についてはこちら。 ides.hatenablog.com データ lavvanに同梱されているデータHolzingerSwineford1939を使用する。HolzingerSwineford1939を使用した…

www.youtube.com 簡潔な説明。 媒介項(Mediator)は、因果関係があり、結果の先だったものでなければならない。 調整項(Moderator)は、因果関係の結果であってはならない。