
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
こちらのFigure 2.3 panel bの例。
無条件モデル
無条件モデルはこちら。
以下の分析例は共変量(予測因子)とdistal outcomeがあるケース。
モデル

IS = 内在化症状 Internalizing Symptoms
I = 第一レベル Initial Level
S = 線形勾配 Linear Slope
Q = 二次勾配 Quadratic Slope
MC = 結婚における不和 Marital Conflict
RV = 恋愛における暴力 Romantic Violence
コード
TITLE: Conditional LGCM_Linear (Figure 2-3_panel b)
DATA:FILE=example_ch_2.dat;
VARIABLE:NAMES = IS1-IS5 MC1 RV5;
USEVAR = IS1-IS5 MC1 RV5;
MISSING ARE ALL (9.00);
MODEL:
I S | IS1@0 IS2@1 IS3@3 IS4@4 IS5@6;
I WITH S;
I S ON MC1; !A SINGLE PREDICTOR
RV5 ON I S; !A SINGLE OUTCOME
OUTPUT: SAMPSTAT STANDARDIZED;
I WITH Sは条件付きLGCMにおける切片と傾きの共分散を推定するためである。
MC1は予測因子、RV5はdistal outcomeである。
結果
MODEL RESULTS
Two-Tailed
Estimate S.E. Est./S.E. P-Value
I ON
MC1 0.153 0.036 4.242 0.000
S ON
MC1 -0.011 0.007 -1.618 0.106
RV5 ON
I 1.153 0.213 5.424 0.000
S 4.588 1.777 2.582 0.010
I WITH
S -0.015 0.002 -6.375 0.000
Intercepts
IS1 0.000 0.000 999.000 999.000
IS2 0.000 0.000 999.000 999.000
IS3 0.000 0.000 999.000 999.000
IS4 0.000 0.000 999.000 999.000
IS5 0.000 0.000 999.000 999.000
RV5 0.532 0.283 1.879 0.060
I 1.158 0.080 14.557 0.000
S -0.004 0.015 -0.277 0.782
Residual Variances
IS1 0.074 0.010 7.015 0.000
IS2 0.117 0.011 10.852 0.000
IS3 0.154 0.013 12.102 0.000
IS4 0.117 0.010 11.972 0.000
IS5 0.065 0.010 6.335 0.000
RV5 0.447 0.044 10.156 0.000
I 0.149 0.014 10.419 0.000
S 0.003 0.001 5.622 0.000