คำถามติดแท็ก sem

ฉันกำลังทบทวนแพคเกจ R OpenMx สำหรับการวิเคราะห์ทางระบาดวิทยาทางพันธุกรรมเพื่อเรียนรู้วิธีการระบุและเหมาะสมกับแบบจำลอง SEM ฉันยังใหม่กับสิ่งนี้ดังนั้นทนกับฉัน ฉันกำลังตัวอย่างต่อไปนี้ในหน้า 59 ของคู่มือการใช้งาน OpenMx ที่นี่พวกเขาวาดโมเดลแนวคิดต่อไปนี้: และในการระบุเส้นทางพวกเขาตั้งค่าน้ำหนักของโหนด "หนึ่ง" แฝงไปยังโหนด bmi "T1" และ "T2" ที่ประจักษ์เป็น 0.6 เพราะ: เส้นทางหลักที่น่าสนใจคือจากตัวแปรแฝงแต่ละตัวไปยังตัวแปรที่สังเกตได้ สิ่งเหล่านี้ได้รับการประเมิน (ซึ่งทั้งหมดถูกตั้งค่าไว้ฟรี) รับค่าเริ่มต้น 0.6 และป้ายกำกับที่เหมาะสม # path coefficients for twin 1 mxPath( from=c("A1","C1","E1"), to="bmi1", arrows=1, free=TRUE, values=0.6, label=c("a","c","e") ), # path coefficients for twin 2 mxPath( from=c("A2","C2","E2"), to="bmi2", …

10 correlation  sem  causality  paired-data 

ฉันมีปัญหามากมายกับชุดข้อมูลเดียวที่ฉันพยายามใช้ SEM เราสมมติว่ามีปัจจัยแฝง 5 ตัวคือ A, B, C, D, E พร้อมด้วยตัวชี้วัด A1 ถึง A5 (ปัจจัยที่สั่ง), B1 ถึง B3 (เชิงปริมาณ), C1, D1, E1 (ทั้งหมดสามปัจจัยสุดท้ายที่สั่งโดยมีเพียง 2 ระดับสำหรับ E1 เรามีความสนใจในความแปรปรวนร่วมระหว่างปัจจัยทั้งหมด ฉันพยายามที่จะใช้OpenMxเพื่อทำเช่นนั้น นี่คือความพยายามของฉัน: ฉันก่อนพยายามใช้การฝึกอบรมขีด จำกัด สำหรับปัจจัยที่สั่งทั้งหมด แต่การบรรจบล้มเหลว ฉันตัดสินใจที่จะใช้ความสัมพันธ์แบบ polychoric / polyserial แทนข้อมูลดิบด้วยฟังก์ชั่นhetcorจากห้องสมุดpolycor(ฉันวางแผนที่จะบูตตัวอย่างเพื่อรับช่วงความมั่นใจ) มันก็ล้มเหลวที่จะมาบรรจบกัน! ฉันพยายาม จำกัด เฉพาะบุคคลที่มีข้อมูลครบถ้วน แต่ก็ล้มเหลวด้วย! คำถามแรกของฉันคือ: มีวิธีธรรมชาติในการตีความความล้มเหลวเหล่านี้? คำถามที่สองของฉันคือฉันควรทำอย่างไร ??? แก้ไข: สำหรับผู้อ่านในอนาคตที่อาจพบปัญหาเดียวกันหลังจากที่ไปถึงรหัสของฟังก์ชั่นในการpolycor... การแก้ปัญหาเป็นเพียงการใช้งานที่มีตัวเลือกhetcor() …

10 r  modeling  multiple-regression  sem 

ฉันต้องการวิเคราะห์ชุดข้อมูลของข้อมูลการฟื้นฟูสมรรถภาพทางคลินิก ฉันสนใจในความสัมพันธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยสมมุติฐานระหว่างปริมาณข้อมูลที่ป้อนเข้า (ปริมาณของการรักษา) และการเปลี่ยนแปลงสถานะสุขภาพ แม้ว่าชุดข้อมูลจะมีขนาดค่อนข้างเล็ก (n ~ 70) เรามีข้อมูลซ้ำ ๆ ที่สะท้อนการเปลี่ยนแปลงทางโลกทั้งคู่ ฉันคุ้นเคยกับการสร้างแบบจำลองเอฟเฟ็กต์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นใน R แต่ฉันสนใจในความสัมพันธ์แบบ "เชิงสาเหตุ" ที่อาจเกิดขึ้นระหว่างอินพุตและเอาต์พุตที่นี่และกำลังพิจารณาการประยุกต์ใช้มาตรการซ้ำ ๆ ของ SEM ฉันขอขอบคุณคำแนะนำว่าหากแพ็คเกจ SEM สำหรับ R (sam, lavaan, openmx?) ใดเหมาะที่สุดกับข้อมูลการวัดซ้ำ ๆ และโดยเฉพาะคำแนะนำสำหรับตำรา (มี "Pinheiro และ Bates" ของฟิลด์หรือไม่) .

10 r  repeated-measures  panel-data  sem 

ฉันไม่แน่ใจว่าจะดำเนินการอย่างไรกับ CFA im นี้ในภาษาลาวา ฉันมีตัวอย่างของผู้เข้าร่วม 172 คน (ฉันรู้ว่าไม่มากนักสำหรับ CFA) และ 28 รายการที่มีเครื่องชั่ง Likert 7 จุดที่ควรโหลดในเจ็ดปัจจัย ฉันทำ CFA ด้วย„ mlm“ - ตัวประเมินผล แต่โมเดลพอดีนั้นแย่มาก (χ2 (df = 329) = 739.36; ดัชนีเปรียบเทียบแบบพอดี (CFI) = .69 รากมาตรฐานที่ได้มาตรฐานหมายถึงส่วนที่เหลือเป็นตาราง (SRMR) = 10 รูตหมายถึงความคลาดเคลื่อนกำลังสองของการประมาณ (RMSEA) =. 09; RMSEA ช่วงความเชื่อมั่น 90% (CI) = [.08, .10] ฉันได้ลองทำสิ่งต่อไปนี้แล้ว: แบบจำลอง bifactor …

9 r  sem  fitting  confirmatory-factor 

ฉันกำลังมองหาเครื่องมือซอฟต์แวร์ (โดยเฉพาะโอเพนซอร์ซ) เพื่อวาดสมการเชิงโครงสร้าง / แบบผสมอย่างมีประสิทธิภาพและสวยงาม หลังจากดูเป็น xfig และ graphviz ตอนนี้ฉันติดอยู่กับแพ็คเกจกราฟิกแบบเวกเตอร์ทั่วไปinkscapeเพราะดูเหมือนยืดหยุ่นที่สุด ฉันต้องการสำรวจชุมชน stat.stackexchange: คุณจะวาดสมการโครงสร้าง / ตัวแบบผสมได้อย่างไร คุณใช้ซอฟต์แวร์อะไร

9 data-visualization  modeling  sem  software