Gói R cho mô hình phương trình cấu trúc đa cấp?

18

Tôi muốn kiểm tra mô hình đường dẫn nhiều giai đoạn (ví dụ: A dự đoán B, B dự đoán C, C dự đoán D) trong đó tất cả các biến của tôi là các quan sát riêng lẻ được lồng trong các nhóm. Cho đến nay tôi đã thực hiện điều này thông qua nhiều phân tích đa cấp độc đáo trong R.

Tôi muốn sử dụng một kỹ thuật như SEM cho phép tôi kiểm tra nhiều đường dẫn cùng một lúc (A -> B -> C -> D) và vẫn xử lý đúng 2 cấp độ (các cá nhân trong nhóm).

Tôi hiểu rằng MPLUS có thể xử lý việc này. Có gói R nào tôi có thể sử dụng không?

r multilevel-analysis sem path-model

— Steven L. Johnson
nguồn

19

Có vẻ như OpenMx (dựa trên Mx nhưng giờ đây là gói R) có thể làm những gì bạn đang tìm kiếm: "Phân tích đa cấp"

— Bernd Weiss
nguồn

6

(+1) Nó chỉ là một nhánh của Mx nhưng nó khá tốt như là phần mềm miễn phí cho SEM. Một dự án đầy hứa hẹn khác là lavaan (cố gắng cung cấp đầu ra tuân thủ Mplus, bất cứ khi nào có thể).

— chl

@chi Cảm ơn bạn đã gợi ý, tôi cũng sẽ kiểm tra lavaan.

— Steven L. Johnson

7

Bạn có thể thực hiện SEM đa cấp trong bất kỳ gói nào hỗ trợ phân tích nhiều nhóm bằng phương pháp MUML của Muthen.

Bạn mô hình 2 nhóm, nhóm đầu tiên với ma trận hiệp phương sai và nhóm thứ hai với ma trận hiệp phương sai dưới dạng dữ liệu. Sau đó, bạn hạn chế các tham số có liên quan bằng nhau giữa các nhóm (phụ thuộc vào mô hình).

Vì vậy, có, bạn có thể thực hiện SEM đa cấp trong lavaan và OpenMx.

Xem http://smr.sagepub.com/content/22/3/376.short

— Daniel
nguồn

4

Nếu mô hình của bạn phức tạp, tôi muốn giới thiệu xxM, gói dành cho R của Paras Mehta. http://xxm.times.uh.edu/

Mehta, PD (2013). mô hình phương trình cấu trúc cấp n. Trong Y. Thú cưng, C. Schatschneider & DL Compton (Eds.), Phân tích định lượng ứng dụng trong khoa học xã hội (trang 329-362). New York: Routledge.

— Lee Branum-Martin
nguồn

Những lợi thế của mô hình này là gì?

— Andy

@Andy: Tôi chưa sử dụng gói này, nhưng nó có vẻ hỗ trợ nhiều mô hình và tình huống khác nhau cũng như không giới hạn về số lượng cấp độ. Tuy nhiên, gói yêu cầu đặc điểm kỹ thuật rõ ràng của các ma trận khác nhau, trong đó giới thiệu quá nhiều chữ và là cồng kềnh . Một vấn đề khác là 1) có vẻ như xxMhiện chỉ hỗ trợ Windows; 2) gói không có trên CRAN; 3) gói dường như là miễn phí, nhưng không phải là một phần mềm nguồn mở (IMHO, tiêu cực lớn!). (sẽ được tiếp tục)

— Aleksandr Blekh

@Andy: Đây là Hướng dẫn sử dụng, rất tiện lợi, vì nếu không, bạn phải đăng ký để tải xuống tài liệu.

— Alexanderr Blekh

Cảm ơn! Tôi nghĩ rằng thông tin này sẽ làm cho một câu trả lời đầy đủ hơn.

— Andy

4

Liên quan đến khả năng loại bỏ điều này trong bất kỳ chương trình SEM nào .... vâng, bạn không phải lúc nào cũng cần phần mềm SEM chuyên dụng, nhưng bạn có thể gặp phải một công việc lộn xộn dữ liệu nếu bạn không sử dụng phần mềm SEM chuyên ngành cho nhiệm vụ này. FYI: Tôi không thấy openmx là trực quan.

Đây là một tài liệu tham khảo để loại bỏ điều này trong hầu hết mọi phần mềm, mà trước đây không được tham chiếu.

— bfoste01
nguồn

2

Hãy thử tìm kiếm "mô hình phương trình cấu trúc" trên http://rseek.org . Bạn sẽ tìm thấy một số liên kết hữu ích, bao gồm các liên kết đến một số gói có thể.

Bạn cũng có thể kiểm tra Chế độ xem nhiệm vụ cho các ngành khoa học xã hội, có một phần để mô hình hóa phương trình cấu trúc có thể là một phần ba. Xem http://cran.r-project.org/web/view/SocialScatics.html .

Một gói đặc biệt bạn có thể thấy hữu ích là semgói của John Fox . http://cran.r-project.org/web/packages/sem/index.html

— Aaron - Phục hồi Monica
nguồn

AFAIK không có gói nào trong số này có thể ước tính các mô hình phương trình cấu trúc / đường dẫn đa cấp .

— Bernd Weiss

Không nhận ra điều đó. Vui mừng bạn đã lên tiếng về OpenMx.

— Aaron - Phục hồi Monica

(Tôi sẽ giữ câu trả lời, vì đặc biệt với nhận xét của Bernd, nó có thể hữu ích cho những người khác hỏi cùng câu hỏi này.)

— Aaron - Tái lập Monica

Cảm ơn những lời đề nghị. Tôi đã thử thứ nhất và thứ ba trước khi đăng câu hỏi của mình và như @Bernd đã chỉ ra, không có gì (rõ ràng) ở đó có cả đa cấp và SEM.

— Steven L. Johnson