マルチグーループSEM(多母集団同時分析) 配置不変モデル[Mplus]

マルチグーループSEMをMplusで行う。データはHolzingerSwineford1939を用いる。Mplus用のデータへの変換は下部参照のこと。
今回は配置不変モデルのみ。

Grant-White学校のSEMのダイアグラム。

コード

TITLE: 
  Multiple Group SEM using HolzingerSwineford1939 Data
DATA: 
  FILE = "HolzingerSwineford1939.dat";
  LISTWISE = ON;

VARIABLE: 
  NAMES = id sex ageyr agemo school grade x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9; 
  USEVARIABLES = x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9;
  GROUPING  = school (1=Grant-White, 2=Pasteur);
  MISSING=.;

Analysis: 
  TYPE = GENERAL;
  ESTIMATOR = ML;
  ITERATIONS = 200;
  MODEL = NOMEANSTRUCTURE;
  INFORMATION = EXPECTED;

MODEL:
  visual  by x1 x2 x3;
  textual by x4 x5 x6;
  speed   by x7 x8 x9;

OUTPUT: 
  SAMPSTAT STDYX;

結果

Group GRANT-WHITE

 VISUAL   BY
    X1                 0.727      0.061     11.957      0.000
    X2                 0.466      0.066      7.080      0.000
    X3                 0.651      0.061     10.598      0.000

 TEXTUAL  BY
    X4                 0.857      0.030     28.579      0.000
    X5                 0.857      0.030     28.614      0.000
    X6                 0.795      0.034     23.414      0.000

 SPEED    BY
    X7                 0.665      0.057     11.710      0.000
    X8                 0.793      0.052     15.298      0.000
    X9                 0.700      0.055     12.706      0.000

 TEXTUAL  WITH
    VISUAL             0.540      0.086      6.317      0.000

 SPEED    WITH
    VISUAL             0.536      0.093      5.733      0.000
    TEXTUAL            0.345      0.091      3.781      0.000

Group PASTEUR

 VISUAL   BY
    X1                 0.771      0.063     12.153      0.000
    X2                 0.432      0.063      6.893      0.000
    X3                 0.600      0.061      9.901      0.000

 TEXTUAL  BY
    X4                 0.823      0.031     26.218      0.000
    X5                 0.824      0.031     26.256      0.000
    X6                 0.860      0.029     29.410      0.000

 SPEED    BY
    X7                 0.514      0.059      8.710      0.000
    X8                 0.679      0.063     10.726      0.000
    X9                 0.577      0.060      9.558      0.000

 TEXTUAL  WITH
    VISUAL             0.484      0.087      5.600      0.000

 SPEED    WITH
    VISUAL             0.340      0.114      2.994      0.003
    TEXTUAL            0.333      0.100      3.342      0.001

データセット

Rで実行する。

library(lavaan)
data(HolzingerSwineford1939)
df1 <- HolzingerSwineford1939

Mplusへの書き出し1

library(MplusAutomation)
variable.names(df1) 

Mplus用のデータに変換

prepareMplusData(df1, filename="HolzingerSwineford1939.dat", overwrite=T)