Моделирование скрытого роста - Latent growth modeling

Моделирование скрытого роста статистический метод, используемый в структурное моделирование уравнение (SEM) для оценки траекторий роста. Это метод продольного анализа для оценки роста за определенный период времени. Он широко используется в области психологии, поведенческой науки, образования и социальных наук. Его также называют анализом скрытой кривой роста. Модель скрытого роста была получена из теорий SEM. Программное обеспечение SEM общего назначения, такое как OpenMx, lavaan (оба пакета с открытым исходным кодом на основе р ), AMOS, Mplus, LISREL, или же EQS среди прочего, может использоваться для оценки траекторий роста.

Фон

Модели скрытого роста [1][2][3][4]представляют собой повторяющиеся измерения зависимых переменных как функцию времени и других показателей. Такие лонгитюдные данные имеют общие черты, заключающиеся в том, что одни и те же субъекты наблюдаются неоднократно с течением времени, в одних и тех же тестах (или параллельных версиях) и в известное время. При моделировании скрытого роста относительное положение человека в каждый момент времени моделируется как функция основного процесса роста, при этом наилучшие значения параметров этого процесса роста подбираются для каждого человека.

Эти модели получили широкое распространение в социальных и поведенческих исследованиях, поскольку было показано, что они могут быть адаптированы как ограниченная модель общего фактора в структурное моделирование уравнение рамки.[4]

Методологию можно использовать для исследования систематических изменений или роста, а также индивидуальной изменчивости этого изменения. Особый интерес представляет корреляция параметров роста, так называемого начального состояния и скорости роста, а также их связь с изменяющимися во времени и инвариантными во времени ковариатами. (См. McArdle and Nesselroade (2003).[5] для всестороннего обзора)

Хотя многие приложения моделей скрытых кривых роста оценивают только компоненты начального уровня и наклона, эти модели обладают необычными свойствами, такими как неограниченно возрастающая дисперсия.[нужна цитата ] Модели с компонентами более высокого порядка, например квадратичными, кубическими, не предсказывают постоянно увеличивающуюся дисперсию, но требуют более двух измерений. Также возможно подобрать модели, основанные на кривых роста, с функциональными формами, часто версиями общий логистический рост такой как логистика, экспоненциальный или же Гомпертц функции. Хотя его легко совместить с универсальным программным обеспечением, таким как OpenMx эти более сложные модели не могут быть оснащены пакетами SEM, в которых коэффициенты пути ограничиваются простыми константами или свободными параметрами и не могут быть функциями свободных параметров и данных.

На аналогичные вопросы также можно ответить, используя многоуровневая модель подход.

Рекомендации

  1. ^ Такер, Л. (1958) Определение параметров функциональной связи с помощью факторного анализа. Психометрика 23, 19-23.
  2. ^ Рао, C.R. (1958) Некоторые статистические методы для сравнения кривых роста. Биометрия. 14, 1-17.
  3. ^ Шер А.М., Янг А.С. и Мередит В.М. (1960) Факторный анализ электрокардиограммы. Циркуляционные исследования 8, 519-526.
  4. ^ а б Мередит, В., и Тисак, Дж. (1990). Анализ скрытой кривой. Психометрика, 55, 107–122.
  5. ^ Макардл, Дж. Дж., И Нессельроуд, Дж. Р. (2003). Анализ кривой роста в современных психологических исследованиях. В J. Schinka & W. Velicer (Eds.), Всеобъемлющее руководство по психологии: методы исследования в психологии (Том 2, стр. 447–480). Нью-Йорк: Вили.
  • Макардл, 1989
  • Виллет и Сэйер, 1994
  • Карран, Стайс и Чассин, 1997 г.
  • Мутен и Карран 1997
  • Su & ​​Testa 2005
  • Боллен, К. А., и Курран, П. Дж. (2006). Модели скрытой кривой: перспектива структурного уравнения. Хобокен, Нью-Джерси: Wiley-Interscience.
  • Сингер, Дж. Д., и Уиллетт, Дж. Б. (2003). Прикладной лонгитюдный анализ данных: моделирование изменений и возникновения событий. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.
  • Фитцморис, Г. М., Лэрд, Н. М., и Уэр, Дж. У. (2004). Прикладной лонгитюдный анализ. Хобокен, Нью-Джерси: Уайли.

внешняя ссылка