Modelado de ecuaciones estructurales de medidas repetidas

Question

Tengo que analizar un conjunto de datos de la clínica de rehabilitación de datos. Estoy interesado en una hipótesis de relaciones entre cuantificado "de entrada" (cantidad de la terapia) y cambios en el estado de salud. Aunque el conjunto de datos es relativamente pequeño (n~70) hemos repetido datos que reflejen los cambios temporales en ambos. Estoy familiarizado con los no-lineal de efectos mixtos modelado en R sin embargo estoy interesado en el potencial de "causales" de las relaciones entre la entrada y la salida de aquí y por lo tanto estoy considerando medidas repetidas aplicaciones de SEM

Agradecería consejos sobre que si alguno de los SEM paquetes de R (sam, lavaan, openmx?) son los más adecuados para medidas repetidas de datos, y en particular las recomendaciones de los libros de texto (hay un "Pinheiro y Bates" del campo?).

Answer 1

Creo que quieres un modelo de curva de crecimiento latente. Mientras que yo he utilizado LISREL , el lavaan package documentation indica que puede ser utilizado para este tipo de modelo.

No sé de libros que se especializan en este tema, el libro de trabajo de para SEM cubre una variedad de métodos. Tal vez alguien puede responder a ese aspecto de su pregunta.

Answer 2

No, no hay ningún "Pinheiro y Bates". Usted puede encontrar una serie de libros titulada como "SEM con AMOS/LISREL/Mplus", pero yo no soy consciente de que cualquier uso de R. El mejor libro que, matemáticamente hablando, en el SEM es todavía Bollen (1989). Está escrito por un sociólogo en lugar de un bioestadístico (aunque muy buena!), y así está dirigido a científicos sociales, y contiene pocas referencias a software (y usted no desea que el software de cuarto de siglo atrás, de todos modos). Bollen también ha co-autor de un papel que recientemente en la causalidad con Judea Pearl, ver http://ftp.cs.ucla.edu/pub/stat_ser/r393.pdf. Como lo que yo puedo decir, Mulaik (2009) debe ser buena, demasiado, pero está escrito por un psicólogo para psicólogos.

No creo sem paquete es lo suficientemente flexible como para ejecutar este tipo de cosas. OpenMx puede tratar con el ordinal de los datos (y, por tanto, los resultados binarios), pero no creo que lavaan puede hacer esto.

El software que conceptualmente encontrar el más fácil de tratar puede ser GLLAMM, un paquete escrito para el programa Stata. Visto de una manera, esto es, esencialmente, un programa Stata encarnación de nlme. Con un extra de tweak (permitiendo que los coeficientes de los efectos aleatorios varían de acuerdo a los valores de otras variables), se convierte en una variable latente paquete de modelado. Todo esto se describe en Skrondal y Rabe-Hesketh (2004)... que es un gran libro per se que te gustaría tener, incluso si usted acaba de hacer nlme.

Answer 3

Como usted parece cómodo con modelos mixtos lineales generalizados, y que no parecen dar a entender que usted está interesado en variables latentes, tal vez usted puede ser que desee tomar un definidas a trozos el método de la lmer que se puede evaluar el uso de un D-Sep prueba. Ver Shipley, B. (2009). Confirmación de análisis de trayectoria en un generalizado multinivel contexto. La Ecología, La Ecología, 90, 363-368. http://dx.doi.org/10.1890/08-1034.1 para un ejemplo. También proporciona código R en el apéndice cómo calcular la prueba de D-Separación.

Si usted realmente desea conseguir en la variable latente de modelado y SEM con la máxima probabilidad, echa un vistazo http://lavaan.org - hay un gran tutorial hay que cubre sus capacidades, así como una sección sobre la curva de crecimiento latente modelos que bien puede ser lo que usted está después.