日本語でも解説が多く、有名な手法なので、やり方だけを記す。 データはirisを用いる。 ガクの長さのデータが正規分布が仮定できるかを検定する。 data(iris) head(iris$Sepal.Length) データ。 [1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 5.4 シャピロ・ウィルク検定 (Shapir…

Gabriel Martosさんによる解説より。 rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com Rを使ってクラスター分析を行う方法を学ぶ。データセットwinsを使用するために，ライブラリrattleをロードする。 library(rattle) data(wine, package='rattle') head(wine) Type …

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…

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…

こちらの本の1.4.1 ベイズ推定の説明から。 Structural Equation Modeling: Applications Using Mplus (Wiley Series in Probability and Statistics)作者:Wang, Jichuan,Wang, Xiaoqian発売日: 2019/12/04メディア: ハードカバー 1.4.1 Bayes estimator ベ…

因子スコアを独立変数にして、重回帰分析にぶち込んだ論文がいくつか存在していることを知った。 Yakubu, Idahor and Isopa(2009) https://www.researchgate.net/publication/50194274_Using_factor_scores_in_multiple_linear_regression_model_for_predict…

こちらのエントリの補足。 ides.hatenablog.com 感度・特異度がわかっていれば、スクリーニング調査から真の有病率の推定ができる、という手法である。 もちろん、統計的推計なので、診断の有無をしっかりと調べていくようなものを再現できる訳ではなく、い…

中澤港さんの日記に書かれていたパッケージ(https://minato.sip21c.org/im3r/20210131.html)。 これを使うと，lmer()で使ったモデルが，そのままTeXのコードになる。LaTeXで論文を書いている人はそのまま取り込めるし，WordやLibreOfficeで論文を書いている…

ja.wikipedia.org 昔SPSSでやった記憶はあるがRではやったことがない。 少し調べてみるとx群とy群をそれぞれベクトルで与えてwilcox.test(x,y)とするみたいな解説がたくさん見つかった。間違いではないが、一つの連続変数に対して男女の違いはあるかないかみ…

names(df)[ c(1,3)] <- c("一列目", "三列目") via: Rで列名を変更する: さかなのいろいろ

潜在クラス分析で欠損値がある場合の補完はできないものかといろいろ調べてみたが、コードが見つからない。IDREで次のようなエントリを見つけた。 stats.idre.ucla.edu Mplusは完全情報最尤推定法（FIML）を用いて、変数の一部が欠落した値を持つモデルを推…

頻度主義で行うのと特に何かが変わるというわけではないものの、Mplusでベイズ推定で因子分析を行った。 コード DATA: FILE = "HS1939.dat"; VARIABLE: NAMES = x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9; MISSING=.; ANALYSIS: ESTIMATOR = BAYES; PROCESS = 2; FBITER =…

IDの列を作る 仮想データフレームを作成。 d <- data.frame(V1=c(23, 45, 56), V2=c(45, 45, 67)) 結果。 V1 V2 1 23 45 2 45 45 3 56 67 ID列の挿入。 d$ID <- 1:nrow(d) 結果。 V1 V2 ID 1 23 45 1 2 45 45 2 3 56 67 3 こちらで紹介されていたやり方。パ…

Distal Outcomesが連続変数の場合、DU3STEP法、DE3STEP法、BCH法、DCON法、PC法などがある。詳しくはここなどを参照してもらいたいが、BCH法をとることが現在のところ推奨されている。 そんなわけで、それぞれの方法での推定結果の違いをみてみたい。ちなみ…

Structural Equation Modeling: Applications Using Mplus (Wiley Series in Probability and Statistics)作者:Wang, Jichuan,Wang, Xiaoqian発売日: 2019/12/04メディア: ハードカバー Jichuan Wang, Xiaoqian Wang, 2019, Structural equation modeling ap…

medical.nikkeibp.co.jp その上でCOVID-19患者のコホートと他の6種類の疾患のコホートから、最近傍マッチング法（greedy nearest neighbour matching）で傾向スコアが最も近い組み合わせのペアを1対1の割合で選び出した。マッチングさせた条件は50種類の変数…

Higher-Order Growth Curves and Mixture Modeling with Mplus (Multivariate Applications Series)作者:Wickrama, Kandauda発売日: 2016/04/13メディア: ペーパーバック https://www.routledge.com/Higher-Order-Growth-Curves-and-Mixture-Modeling-with-M…

Structural Equation Modeling: Applications Using Mplus (Wiley Series in Probability and Statistics)作者:Wang, Jichuan,Wang, Xiaoqian発売日: 2019/12/04メディア: ハードカバー - Jichuan Wang, Xiaoqian Wang, 2019, Structural equation modeling …

Structural Equation Modeling: Applications Using Mplus (Wiley Series in Probability and Statistics)作者:Wang, Jichuan,Wang, Xiaoqian発売日: 2019/12/04メディア: ハードカバー - Jichuan Wang, Xiaoqian Wang, 2019, Structural equation modeling …

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 …

ci.nii.ac.jp 平間一樹・大塚祐輔・横田賀英子・和智妙子・渡邉和美，2019，「犯行前の意思決定行動に基づく強姦事件の犯人の分類」『犯罪心理学研究』56(2): 1-14． 潜在クラス分析 左の項目が観測変数である。比較的うまく分かれている印象である。 潜在ク…

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…

Rではpolycorパッケージで計算ができる。 ides.hatenablog.com Stataでも現在は標準で計算機能が実装されている。 ides.hatenablog.com ポリコリック相関係数などは以前のエントリーを参照のこと。 lavCor www.rdocumentation.org 下記のものは、パッケージ…

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…

(#.#0);(-#.#00) 標準誤差を含む表を作るときなどに。

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…