增长混合模型同潜类别增长模型,先将样本分成不同的潜类别组,然后在每个潜类别组中建立潜增长曲线模型来描述潜类别组内个体某一特征随时间变化的情况。 二者不同之处在于是否允许潜类别组内的发展轨迹存在个体变异。 潜类别增长模型假设潜类别组内个体不存在差异。 增长混合模型假设潜类别组内个体存在差异。 因此,潜类别增长模型可以视为增长混合模型的特例。 Mplus语法 !!
可以看到随机截距增长混合模型输出和和潜增长模型的差别就在于多了一个随机效应的方差协方差矩阵,在我们的结果中,类别2的截距方差为0.306,类别1的截距方差为0.306*1.12=0.343 以上就是随机截距增长混合模型。 接着看随机斜率增长混合模型 在随机斜率增长混合模型中我们认为,每一个类别中每个人允许有不同的时间效应,就...
传统的纵向数据分析方法有:重复测量方差分析(RM-ANOVA)、广义估计方程(GEE)、线性混合效应模型(LMM)、广义线性混合效应模型(GLMM)、非线性混合效应模型(NONMEM)、潜增长曲线模型(LGCM)等等。 目前大多数纵向研究都使用线性混合效应模型(LMMs),该模型将重复测量与随机效应相关联,但其侧重于平均人口轨迹,没有考虑到某些...
每个潜轨迹类别都可以有其自己的轨迹参数，然后相应轨迹类别的人群在相应轨迹的斜率均值上下随机扰动，形成增长混合模型。潜类别增长模型LCGA 刚刚写了增长混合模型，大家注意标红的文字，增长混合模型是允许个体围绕亚组轨迹均值扰动的，这个是混合的意思，而LCGA也是一种GMM的特殊情况：Latent class growth analysis (...
增长混合模型 在传统的增长曲线模型(LGCM)中假设群体同质(homogeneous),群体内所有个体享有相同或类似的平均增长轨迹(即相同的截距和斜率)。 群体异质性的增长模型有GMM 和基于群体的增长模型或 LCGM 两种。与LGCM 不同,GMM 和 LCGM 并不假设群体同质而是允许群体内存在异质性。因此,在 GMM LCGM 中同时存在两种...
多阶段混合增长模型是分段增长模型(Piecewise Growth Model)和增长混合模型(Growth Mixture Model, GMM)的综合。 即:多阶段混合增长模型=分段增长模型+增长混合模型 之前有介绍过潜增长曲线模型(Latent Growth Curve Models, LGCM),其可用于研究变量随时间变化的发展趋势(感兴趣的可点击下方链接查看)。 Kunle:Mplus—...
就是你这样理解:多水平模型和潜类别分析一结合就有了增长混合模型(这句话我似乎之前在文章中写过,感兴趣的同学再去翻翻之前的文章):就是将多水平模型的随机斜率弄出来潜类别。 每个潜轨迹类别都可以有其自己的轨迹参数,然后相应轨迹类别的人群在相应轨迹的斜率均值上下随机扰动,形成增长混合模型。 潜类别增长模型LCG...
了解常见的混合模型之后,类比溶液的混合问题,我们可以得到下面的结论。 1.整体的增长率一定介于两个部分增长率之间(如由多个部分组成的整体其增长率介于最大的增长率与最小的增长率之间) 2.由两部分组成的整体增长率会更接近基期值大的一方,即整体增长率处于中间值(部分增长率的平均数)和基期值大的一方的增长率之...
好多同学手上有纵向数据,想看轨迹,看人群异质性,咨询做法,今天给大家写两个方法,一个叫潜增长模型Latent Class Growth Analyses (LCGA) ,一个叫增长混合模型Growth Mixture Modeling (GMM)。 这个异质性怎么看呢,就是基于人的不同发展的轨迹的出来的: ...
采用增长组合模型(GMM)揭示抑郁轨迹,而逻辑回归则用于研究家庭SES对这些轨迹的影响。 城乡青少年的抑郁轨迹呈现不同的模式结果显示,城市和农村青少年抑郁症的发展轨迹不同。城市青少年抑郁症状呈现三种抑郁轨迹: 7.9%的抑郁从高水平下降 86.5%保持低水平稳定