こちらのTable 2.1の例を解説する。コードはリンク先のinpファイルを参照のこと。 www.statmodel.com 分析はMacKinnon et al.（2007）のもの。 MacKinnon, D.P., Lockwood. C.M., Brown, C.H., Wang, W. & Hoffman, J.M. (2007). The intermediate endpoint …

職場における性差別の実験的研究 職場における性差別の実験的研究の分析。 こちらのTable 2.1の例を解説する。コードはリンク先のinpファイルを参照のこと。 www.statmodel.com データ onlinelibrary.wiley.com Garcia, D. M., Schmitt, M. T., Branscombe, …

Mplusで行うロジスティック回帰分析をブートストラップ500回の反復をするバージョン。 ides.hatenablog.com データやデータの中身については先のエントリを参照のこと。 title: logit regression for coalminers data: file =coalminer.dat; variable: names…

UCLAのidreの解説から。 https://stats.idre.ucla.edu/mplus/seminars/mplus-class-notes/path/ データ https://stats.idre.ucla.edu/wp-content/uploads/2016/02/path.dat 高校の成績 (hs) 大学の成績 (col) GRE スコア (gre) および大学院の成績 (grad) モ…

データの準備 AERパッケージのCPS1985データを利用する。 library(AER) data(CPS1985) d1 <- CPS1985 caretパッケージのdummyVars関数を用いて、factor型のものをすべてダミー変数化する。 library(caret) dummy <- dummyVars(~.,data=d1) d2 <- as.data.fra…

Mplusでロジスティック回帰分析をする方法である。炭鉱夫の年齢と炭鉱で働くと生じる健康被害の息切れの関係を推定した例を使用する。 解説するのはこちらの例。 https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.367.3127&rep=rep1&type=pdf デ…

Mplusの媒介変数(Mediator)の分析。データ欠落については今回はおまけ程度で。 図で一目瞭然だが、ロジスティクス回帰分析(左)に媒介変数が入ったモデル(右)である。 出典はこちら。 https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.367.551&rep…

複数の観測変数によって1つの構成概念が規定され、その構成概念が別の観測変数群に影響を与えているようなモデルをMIMIC(Multiple Indicator Multiple Cause）モデルと呼ぶ。 MIMICモデルのデモを見ていると、Mplusの例5.8を使ったものが多かったので、それ…

RからMplusが使えるようになるMplusAutomationパッケージについてのエントリ２つ目。 前回はデータをMplus形式に変換する方法について解説した。 ides.hatenablog.com 今回も下記の条件で書いている。 RStudioを使っている ファルダパスに日本語が混じってい…

RからMplusが使えるようになるMplusAutomationパッケージというものがある。 cran.r-project.org 有用な関数が複数含まれているので使い方がいくつかあるが、今回はRを使ってMplusのデータとコードの一部を作る方法を紹介しよう。 RStudioを利用する RとMplu…

今日は小技の紹介。 １台のパソコンで異なったバージョンのMplusを使うにはどうしたらよいか、という話である。 このようなことを試みた人はあまりいないかもしれないが、Mplusの異なったバージョンを同じPCにインストールしてもうまく使えない。 今回のはそ…

CUI、コマンドライン、など呼び方はいくつかあるが、統計処理をする際にコマンドを打つ作業が求められることがある。統計学の習得をする際にコマンドを打つという作業でつまづく人は多いらしい。 計量の研究者でもSPSSやAMOSだったらできるが、RやMplusは無…

Mplusのデータファイルの位置について。 絶対パスでデータファイルを指定しないといけないと思っていたのが、相対パスでも大丈夫だということに最近気づいた。 絶対パスとは以下のようなものだ。 DATA: FILE IS "C:\Dropbox\Documents\Study\LCA\data.csv" …

Rでの方法はこちらを参照。 ides.hatenablog.com データはRのpsychパッケージに含まれるものを利用するので、作成方法は下部に記載する。 (追記: 2021/12/06) データの内容についてはこちらを参照。 Mplusのコード TITLE: Exploratory Factor Analysis by Mp…

潜在クラス分析の潜在変数を独立変数として使う場合には、いくつか方法がある。最も簡便なのは、潜在クラス分析の中に、従属変数を組み込んでしまう方法である。 パス図で示すとこの方法が合理的であることがわかるだろう。 近年になって一部の統計パッケー…

抹消結果を伴った潜在クラス分析（Latent Class Analysis with distal outcomes）とは、潜在変数を独立変数にした分析のことである。今回はMplusを使用して分析を行ってみたい。 まとめると以下のようになる。 表１ カテゴリカル変数の分析法のまとめ 観察さ…

Mplusでは、潜在変数を扱った混合モデルの場合、潜在変数を独立変数にする場合でも、従属変数にする場合でも、補助コマンドを設定する必要がある。 共変量とは、潜在変数を従属変数にする場合の独立変数を指し、抹消結果（distal outcomes）は潜在変数を独立…

潜在クラス分析の潜在変数を従属変数にして分析を行う場合の技法。 パス・ダイアグラムで描くと次のようになる。 例えば、パーソナリティについて質問をして、潜在クラス分析をすると、パーソナリティが４つに分類できることが分かったとしよう。 これらの各…

Mplusで潜在クラスは分析できたが、その後どうするかという問題がある。 例えば、計算した潜在クラスを他のモデルの独立変数や従属変数に使用したいといった場合だ。最近は、同時推定(共変量を伴った潜在クラス分析やDistal Outcomesを伴った潜在クラス分析…

Mplusの説明書に掲載されている例7.7から。 https://www.statmodel.com/usersguide/chapter7.shtml潜在クラス分析に使用する変数が順序づけられていないカテゴリカル変数である例。 パスダイアグラムは以下のように書く。潜在クラス数が複数あってもCは一つ…