隐性增长混合模型作为隐性变量多组因子模型:评论McNeish等. (2023) 年的2023) 年
Phillip K Wood1, Wolfgang Wiedermann2, Jules K Wood3
1Department of Psychological Sciences, University of Missouri.
协方差模式增长混合模型并不普遍适用. 研究人员应该选择针对特定数据量身定制的潜增长模型,正如经过对PTSD症状学数据的重新分析所表明的那样,该模型揭示了三组指数下降模型.
科学领域:
- 心理测量 心理测量 心理测量
- 纵向数据分析 纵向数据分析
- 统计建模 统计建模
背景情况:
- 增长混合模型 (GMMs) 用于识别具有明显发展轨迹的潜在子组.
- 共同差异增长模式混合模型 (CPGMMs) 已被提出,因为它们的趋同和子组识别能力.
- 目前的研究批判性地评估了CPGMMs的假设和适用性.
研究的目的:
- 挑战CPGMMs的普遍适用性.
- 为潜增长建模提出一个更一般的框架.
- 为了证明数据驱动的模型选择在GMM中的重要性.
主要方法:
- 对CPGMM的概念批评,将其视为更广泛模型的特殊案例.
- 在潜伏子组中讨论具有不同斜率因子负载的心理测量模型.
- 改善GMM趋同率的方法建议.
- 关于创伤后应激障碍 (PTSD) 症状学的纵向数据集的重新分析.
主要成果:
- 据说CPGMMs是一种特定类型的随机拦截模型,而不是一个通用的解决方案.
- 具有子组变化的斜率因子负载的替代心理测量模型被认为是概念上优越的.
- 通过特定的初始化和模型规范技术,可以实现对GMM的更好的融合率.
- 对PTSD数据的重新分析发现了一个三组指数下降模型,质疑之前报告的四组模式.
结论:
- 没有一个单一的潜增长模型适用于所有研究环境;模型必须与数据"合适大小".
- 这些发现表明,之前在PTSD症状学中发现的复杂模式可能是人造的.
- 这项工作倡导对GMM选择和解释采取细微的方法.
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