Structural Equation Modeling A Multidisciplinary Journal· 2014Q1
Karışım Modellemesinde Yardımcı Değişkenler: Mplus Kullanarak Üç Adımlı Yaklaşımlar
Auxiliary Variables in Mixture Modeling: Three-Step Approaches Using M<i>plus</i>
- 3.399atıf
- Q1SCImago
- 2014yıl
Kısa özet
Karışım modellemesinde yardımcı değişkenlerin dahil edilmesi için üç adımlı bir yaklaşım doğrulanmış olup, bu yaklaşımın, tahmin edicilerden gizli sınıf göstergelerine doğrudan etkiler gibi varsayımları ihlal edildiğinde bile iyi performans gösterdiği ortaya konmuştur.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Gizli sınıf tahmin edicileri için üç adımlı bir yöntem, karışım modellemesinde etkilidir.
- Yöntem, tahmin edicilerin göstergeler üzerindeki doğrudan etkileri gibi varsayımlar ihlal edildiğinde bile iyi performans gösterir.
- Distal değişkenler için Lanza, Tan ve Bray (2013) yöntemi çeşitli koşullar altında analiz edilmektedir.
- Lanza yöntemi için standart hatalar geliştirilmiş olup, önceki bir sınırlama giderilmiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
This article discusses alternatives to single-step mixture modeling. A 3-step method for latent class predictor variables is studied in several different settings, including latent class analysis, latent transition analysis, and growth mixture modeling. It is explored under violations of its assumptions such as with direct effects from predictors to latent class indicators. The 3-step method is also considered for distal variables. The Lanza, Tan, and Bray (2013) method for distal variables is studied under several conditions including violations of its assumptions. Standard errors are also developed for the Lanza method because these were not given in Lanza et al. (2013).
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Structural Equation Modeling A Multidisciplinary Journal, 2014 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: İstatistik ve Olasılık
Statistics and ProbabilityMathematics