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4.3、Mplus 增长曲线模型几个重要的问题—零基础入门教程

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视频教程
课程摘要

Mplus增长曲线模型是一种用于研究变量随时间的变化趋势的统计分析方法。在应用Mplus增长曲线模型时,研究者需要考虑几个重要的问题。首先,选择合适的增长模型形式,如线性、二次、指数等,以最好地描述变量的变化趋势。其次,需要确定时间的度量方式,如连续时间或离散时间,以及时间的起点和终点。此外,研究者还需要考虑是否存在个体差异,即不同个体在增长曲线上的起点和速率是否存在差异。最后,评估模型的拟合程度和解释力,通过比较不同模型的拟合指标和统计检验来选择最佳模型。

【详细教程】

Mplus 增长曲线模型几个重要的问题


一、测量次数


LGCM 最少需要3次测量。主要出于如下考虑:


第一,统计识别的角度。


LGCM其实就是CFA的一个特殊形式,由于每个测量指标在多个潜变量(如截距和斜率因子)上有负荷,因此需要多次测量。以无条件LGCM为例,两个潜变量至少需要3次测量指标才能识别(3次测量提供6个参数,此时需要估计5个或6个未知参数)。


第二,清晰揭示研究问题的角度。


在平面上,两点可以确定一条直线,决定直线变化趋势至少需要3个以上的点。


第三个点可能存在偶然因素扭曲发展趋势,因此需要第4次测量来确认发展趋势。


二、样本量


样本量是追踪研究设计的一个重要问题。由于需要对同一批研究对象反复测量多次,研究对象的流失和反感会增加测量难度,通常会采用一些奖励措施,因此样本量都不会太大。但LGCM 作为多变量建模方法之一,要满足多变量模型对样本量的一般要求。


随着缺失值处理技术的成熟,有计划的缺失研究设计(planned missing data design)可以在不损伤统计功效的前提下增加样本量( Graham et al,2006;Rhemtulla & Little,2012;王孟成,叶浩生,2014)。


三、时间分数的确定


不同的时间对中(time centering)或编码(coding)方式影响截距的结果,但不影响斜率的结果[1]。选择对中点取决于研究的目的和结果解释的方便性(Biesanz et al,2004)。如果研究的目的在于揭示增长初始状态时的个体差异、变量间的关系,则选择原始的时间编码(初始测量时间设定为0);如果研究的兴趣在于最后时点,则选择最后时点对中(最后一次时间点设定为0)。



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