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文档简介
潜变量增长曲线模型简介 基于结构方程模型的追踪数据的统计方法 2020 1 9 1 追踪数据处理方法 重复测量资料的方差分析多层线性模型时间序列分析混合模型 潜变量增长曲线模型 基于结构方程基础上的新方法 2020 1 9 2 结构方程模型的回顾 因子组成部分 因子结构部分 2020 1 9 3 2020 1 9 4 潜变量增长曲线模型 验证性因子分析模型潜变量增长曲线模型不仅关心因子的平均值 而且同样关心因子的方差 潜变量增长曲线模型的特色 测量水平分析 个体水平分析 2020 1 9 5 潜变量增长曲线模型的定义 只有两个测量时间点的两因子LGM 截距F1 斜率F2 V1 V2 1 1 0 E1 1 E2 Mi Di Ds Ms 2020 1 9 6 潜变量增长曲线模型的定义 只有两个测量时间点的两因子LGMV1 F1 L1F2 E1 F1 E1V2 F1 L2F2 E2 F1 F2 E2F1 M1 D1F2 M2 D2 2020 1 9 7 类似于多层线性模型 潜变量增长曲线模型的一般假设 因子均值的方差等于0 因子方差的均值等于0 观测变量的测量误差均值等于0 因子的均值相互独立 测量误差与因子均值和方差相互独立 潜变量增长曲线模型的定义 2020 1 9 8 潜变量增长曲线模型的定义 定义增长曲线类型的LGM 2020 1 9 9 潜变量增长曲线模型的定义 定义增长曲线类型的LGM 2020 1 9 10 潜变量增长曲线模型的定义 不定义曲线类型的两因子LGM 2020 1 9 11 潜变量增长曲线模型的定义 单因子潜变量增长曲线模型 2020 1 9 12 潜变量增长曲线模型的应用 264名三年级到六年级小学生自我概念连续四次的侧差数据 采用四个分量表的平均分数来描述儿童的自我概念的分数 潜变量线性增长模型 2020 1 9 13 潜变量增长曲线模型的应用 潜变量线性增长模型 2020 1 9 14 潜变量增长曲线模型的应用 DANI 4NO 264MA CMMODELNY 4NE 2AL FRPS SY FRLY FU FRLAV1V2V3V4LELEVELSLOPEKM1 000 4191 000 332 5461 000 308 466 6541 000ME2 84032 73182 57602 6122SD0 37630 39020 54460 5459FILY 1 1 LY 2 1 LY 3 1 LY 4 1 VA1LY 1 1 LY 2 1 LY 3 1 LY 4 1 FILY 1 2 LY 2 2 LY 3 2 LY 4 2 VA0LY 1 2 VA1LY 2 2 VA2LY 3 2 VA3LY 4 2 OUSCXMND 3 潜变量线性增长模型 2020 1 9 15 潜变量增长曲线模型的应用 潜变量线性增长模型 2020 1 9 16 2020 1 9 17 潜变量增长曲线模型的应用 潜变量线性增长模型 2020 1 9 18 潜变量增长曲线模型的应用 264名三年级到六年级小学生自我概念连续四次的侧差数据 采用四个分量表的平均分数来描述儿童的自我概念的分数 潜变量二次增长曲线模型 2020 1 9 19 潜变量增长曲线模型的应用 潜变量二次增长曲线模型 2020 1 9 20 DANI 4NO 264MA CMMODELNY 4NE 3AL FRPS SY FRLY FU FRLAV1V2V3V4LELEVELLINEARQUAKM1 000 4191 000 332 5461 000 308 466 6541 000ME2 84032 73182 57602 6122SD0 37630 39020 54460 5459FILY 1 1 LY 2 1 LY 3 1 LY 4 1 VA1LY 1 1 LY 2 1 LY 3 1 LY 4 1 FILY 1 2 LY 2 2 LY 3 2 LY 4 2 VA0LY 1 2 VA1LY 2 2 VA2LY 3 2 VA3LY 4 2 FILY 1 3 LY 2 3 LY 3 3 LY 4 3 VA0LY 1 3 VA1LY 2 3 VA4LY 3 3 VA9LY 4 3 OUSCXMND 3 潜变量增长曲线模型的应用 潜变量二次增长曲线模型 2020 1 9 21 潜变量增长曲线模型的应用 潜变量二次增长曲线模型 2020 1 9 22 潜变量增长曲线模型的应用 潜变量二次增长曲线模型 2020 1 9 23 潜变量增长曲线模型的应用 264名三年级到六年级小学生自我概念连续四次的侧差数据 采用四个分量表的平均分数来描述儿童的自我概念的分数 不定义曲线类型的潜变量增长曲线模型 2020 1 9 24 潜变量增长曲线模型的应用 不定义曲线类型的模型 2020 1 9 25 DANI 4NO 264MA CMMODELNY 4NE 2AL FRPS SY FRLY FU FRLAV1V2V3V4LELEVELLINEARQUAKM1 000 4191 000 332 5461 000 308 466 6541 000ME2 84032 73182 57602 6122SD0 37630 39020 54460 5459FILY 1 1 LY 2 1 LY 3 1 LY 4 1 VA1LY 1 1 LY 2 1 LY 3 1 LY 4 1 FILY 1 2 LY 2 2 VA0LY 1 2 VA1LY 2 2 FRLY 3 2 LY 4 2 ST2LY 3 2 ST3LY 4 2 OUSCXMND 3 潜变量增长曲线模型的应用 不定义曲线类型的模型 2020 1 9 26 潜变量增长曲线模型的应用 不定义曲线类型的模型 2020 1 9 27 V1 F1 E1 V2 F1 F2 E2 V3 F1 2 876 F2 E3 V4 F1 2 399 F2 E4可以得到四次均值的估计值为 V1 mean 2 833V2 mean 2 833 0 091 2 742V3 mean 2 833 2 867 0 091 2 571V4 mean 2 833 2 399 0 091 2 615 潜变量增长曲线模型的应用 不定义曲线类型的模型 2020 1 9 28 潜变量增长曲线模型的应用 不定义曲线类型的模型 2020 1 9 29 潜变量增长曲线模型不仅就个体的发展轨迹进行描述 而且可以分析个体之间存在的差异以及存在差异的原因 不仅可以对给定的增长趋势进行检验 而且在观测时间点多于两点的情况下对个体随时间变化的趋势类型 如直线或曲线 进行探索 潜变量增长曲线模型的优点 潜变量增长曲线模型可以分析依时间变化的预测变量对因变量的影响 并且可以用类似于SEM中多样本比较的方法对多个样本之间的差异进行检验 可
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