潜类增长模型

1、汇报人：王雅琦潜类增长模型(latent class growth model，LCGM)010203潜在增长曲线模型（latent growth curve models，LGCM）分层线性模型(hierarchical linear modeling，HLM)同质（homogeneity）多水平模型(multilevel modeling，MLM）潜类增长模型 增长混合模型1概念区分23分析过程CONTENTS目录MPLUS应用01CHAPTER概念区分潜在增长曲线模型潜类别分析潜类增长模型增长混合模型潜在增长曲线模型（latent growth curve models，LGCM）处理含

2、有潜变量的纵向数据，给出的是总体发展趋势和总体之间的差异。潜类别分析（latent class analysis，LCA）基于模型的处理群体异质性的方法1. 概念区分增长混合模型（growth mixture modeling，GMM）1. 概念区分潜类增长模型（latent class growth model，LCGM）潜在类别增长分析（latent class growth analysis，LCGA）增长混合模型（growth mixture modeling，GMM）特殊形式1. 概念区分潜类增长模型（latent class growth model，LCGM）潜在类别增长分析（l

3、atent class growth analysis，LCGA）增长混合模型（growth mixture modeling，GMM）特殊形式1. 概念区分增长混合模型GMM潜在增长曲线模型LGCM潜类增长模型LCGM当潜类别变量只有一个水平，即k=1时当类别组内不存在方差变异即将类别组内的增长因子方差固定为0时02CHAPTERLCGM分析过程研究假设模型估计解释模型比较2. 分析过程研究假设明确选择LCGM作为分析方法的依据模型估计观测变量为连续变量，参数估计方法为稳健较大似然估计(MLR)迭代算法：期望最大(expectation-maximization，EM)牛顿拉夫森算法(New

4、ton-Raphson，NR)2. 分析过程模型解释与评价实际意义：结合理论、前人的研究结果和结果的可解释性统计指标：混合模型拟合评价的指标Peason卡方检验 似然比卡方检验信息评价指标AIC、BIC2. 分析过程模型解释与评价统计指标：Entropy熵0.60 超过20%的个体存在分类错误 0.80 分类准确率超过90%Pik后验概率为个体i属于类别k的后验概率 取值0-1，越接近1表明分类越精确2. 分析过程模型比较检验统计量：基于Bootstrap的似然比检验（BLRT）2 BLRT0.0013 BLRT0.0503CHAPTERMPLUS应用研究假设模型估计解释模型比较3.Mplus

5、应用 研究假设在三次测量中，机构老年人抑郁的患病率分别为：基线（15.2%）、T1时期（20.9%）、T2时期（17.2%）项目T0T1T2wald X2Pphq-2得分1.0161.4941.2991.8141.2731.7294.3430.010提出假设：养老机构老年人抑郁情绪存在异质性发展轨迹3.Mplus应用 文件格式3.Mplus应用 格式转换Mplus只能打开ASCII格式的文件（.dat和.txt），所以SPSS常用的.sav格式的文件无法被读取3.Mplus应用语句说明TITLE: this is a sensitive analysis of 203 person！当前数据分

6、析的名字DATA: FILE IS D:2.软件盘统计软件MplusMplus Version 7s.ins. win. 64itsa203.txt;！指定数据文件存放的位置VARIABLE: NAMES ARE NUM Dep T1Dep T2Dep;！定义数据文件中的变量 USEVARIABLES = Dep T1Dep T2Dep;！稍后分析时，需要使用的变量 CLASSES = c (2);！定义潜类别变量c为2种类别ANALYSIS: TYPE = MIXTURE;！分析类型为混合分析 STARTS = 200 10;！从200个随机起始值开始估计，然后在200里获取10个最优值，增

7、加起始值和最优值会提高运算的时间 PROCESSOR = 2;3.Mplus应用语句说明MODEL: %OVERALL%！混合模型中必须存在的语句 i s | Dep0 T1Dep1 T2Dep2 ;！i截距，s斜率，|定义随机效应变量，设定三次测量的分值分别为0、1、2 i0 s0OUTPUT: TECH11 TECH14 STAND;！输出：报告LMR检验和矫正检验；报告BLRT参数用于确定潜类别个数；报告标准化结果PLOT: TYPE = PLOT3; SERIES = Dep(0) T1Dep(1) T2Dep(2);！出图SAVEDATA: file= sa203G2.txt;！保存文件名 save=cprobabilities;！要求报告后验概率3.Mplus应用机构老年人PHQ-2得分的LCGA模型拟合信息汇总类别AICBICEntropyBLRT类别概率123422519.0032547.1750.9250.0010.8500.150 32416.702