共変量とカテゴリカルなDistal Outcomesを伴った潜在クラス分析[Mplus]

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);

Analysis:
    Type = Mixture;
    STARTS = 0;

Model:
   %overall%
   c on B;
   Y on A;
   %C#1%
   Y on A;
   %C#2%
   Y on A;
   %C#3%
   Y on A;

CATEGORICALの中にYを入れておく。CATEGORICALの指定は従属変数だけなので独立変数の指定は不要。
仮想データを用いた例題なので開始値を0にしている。

結果

MODEL RESULTS
                                                    Two-Tailed
                    Estimate       S.E.  Est./S.E.    P-Value

Latent Class 1

 Y          ON
    A                  0.830      0.000    999.000    999.000

 Thresholds
    U1$1              -1.224      1.006     -1.217      0.224
    U2$1               0.718      1.721      0.417      0.676
    U3$1              -0.910      1.160     -0.785      0.433
    U4$1              -0.621      0.831     -0.748      0.455
    U5$1               1.796      3.291      0.546      0.585
    U6$1              26.329      0.000    999.000    999.000
    U7$1              -2.116      2.077     -1.019      0.308
    U8$1              -3.931     10.865     -0.362      0.718
    Y$1              -12.900      0.000    999.000    999.000

Categorical Latent Variables

 C#1        ON
    B               9047.383      0.000    999.000    999.000

 C#2        ON
    B                 77.074      0.000    999.000    999.000

Distal Outcomesへ回帰はクラスごとに算出(Y ON A)、潜在クラスへの回帰(C ON B)もクラスごとに算出される。潜在クラスへの回帰分析は参照カテゴリが必要なため、２つ値が出力されていて、この場合はC#3が参照カテゴリになっている。

Rでの仮想データの作成

仮想データの作成

set.seed(123)
U1 <- sample(0:1, 1000, replace=T,prob=c(0.4,0.6))
U2 <- sample(0:1, 1000, replace=T,prob=c(0.2,0.8))
U3 <- sample(0:1, 1000, replace=T,prob=c(0.5,0.5))
U4 <- sample(0:1, 1000, replace=T,prob=c(0.6,0.4))
U5 <- sample(0:1, 1000, replace=T,prob=c(0.3,0.7))
U6 <- sample(0:1, 1000, replace=T,prob=c(0.9,0.1))
U7 <- sample(0:1, 1000, replace=T,prob=c(0.5,0.5))
U8 <- sample(0:1, 1000, replace=T,prob=c(0.6,0.4))
y <- sample(0:1, 1000, replace=T,prob=c(0.2,0.8))
a <- sample(20:75, 1000, replace=T)
b <- sample(0:1, 1000, replace=T,prob=c(0.5,0.5))
d0<- cbind(U1,U2,U3,U4,U5,U6,U7,U8,y,a,b)
df <- as.data.frame(d0)

Mplusへの書き出し1

library(MplusAutomation)
variable.names(df) # 変数名を書き出し

Mplusへの書き出し2

prepareMplusData(df, filename="LCA_cat.dat", 
                keepCols=c("U1","U2","U3", "U4", "U5", "U6", "U7", "U8","y","a","b"),
                overwrite=T)