1潜类别模型

1．1潜类别模型概述

1．2列联表及其概率分布

1．3潜类别分析原理

1．3．1数学表达式

1．3．2类别概率和条件概率

1．3．3  同质性和潜类别距离

1．3．4参数估计

1．4潜类别分析与其他方法的关系

1．4．1  与因子分析的比较

1．4．2与聚类分析的异同

1．4．3  与Taxometric法的异同

1．5潜类别分析的类型

1．5．1探索性潜类别分析

1．5．2验证性潜类别分析

1．5．3多组潜类别分析

1．5．4  多个潜变量的潜类别模型

1．5．5  包含协变量的潜类别分析

1．5．6其他形式

1．6模型拟合评价

1．6．1模型评价

1．6．2模型比较

1．6．3指数评价——保留正确的类别个数

1．6．4潜类别分析的其他问题

1．7探索性潜类别分析示例

1．7．1  探索性LCA的Mplus分析过程

1．7．2结果解释

1．8潜在剖面分析示例

1．9验证性潜类别分析示例

1．10多组潜类别分析示例

1．11本章小结：潜类别分析作为混合模型的基本形式

2回归混合模型

2．1回归混合模型概述

2．2包含预测变量的RMM

2．3包含结局变量的RMM

2. 3．1  结局变量是连续变量

2．3．2结局变量是类别变量

2．4潜类别变量作为调节变量的RMM

2．5混合结构方程模型

2．6实例分析

2．7本章小结

3因子混合模型

3．1因子混合模型概述

3．2因子混合模型作为一般的模型

3．3 FMM的变式

3．3．1概述

3．3．2混合因子模型

3．3．3潜类别因子分析

3．3．4半参数因子混合模型

3．3．5非参数因子混合模型

3．3．6其他变式

3．4 FMM的分析过程

3．5实例分析

3．5．1  PTSD结构的FMM分析

3．5．2结果解释

3．6本章小结

4潜增长曲线模型_

4．1潜增长模型概述

4．2潜增长模型的原理

4．2．1  多水平模型对个体成长轨迹的描述

4．2．2 LGCM描述个体成长

4．2. 3潜增长模型与多水平模型比较

4．3线性增长模型拓展

4. 3．1  非线性增长模型

4．3．2包含协变量的LGCM

4．3. 3  多变量增长曲线模型

4．3．4高阶或多指标LGCM

4．4增长曲线模型几个重要的问题

4．4．1测量次数

4．4．2样本量

4．4. 3  时间分数的确定

4．5 Mplus具体实例

4．5．1  LGCM在Mplus中的设置

4．5．2具体实例说明

4．5．3无条件线性LGCM：示例

4．5．4无条件非线性(二次)LGCM示例

4．5．5  时间分值自由估计的LGCM示例

4．5．6  包含时间变化和不变化协变量的LGCM示例

4．5．7平行发展模式的IGCM示例

4．5．8多组增长模型

4．6本章小结

5  增长混合模型——潜类别增长模型与增长混合模型

5．1混合增长模型概述

5．2增长混合模型的表达式

5. 3 GMM建模的过程

5．3．1  建模过程

5．3．2  包含协变量的GMM

5. 3．3样本量

5．3．4 GMM在Mplus中的设定

5．4 LCGM分析示例

5．5 GMM分析示例

5．6 GMM模型变式

5．6．1  跨类别自由估计的GMM

5．6．2  带有协变量的GMM

5．7本章小结

第二部分多水平模型

6多水平回归模型

6．1当0LS遇到嵌套数据

6．2多水平回归模型的优势

6．3一个典型的两水平回归模型

6．4 Mplus代码与结果呈现

6．5“中心化”问题

6．6跨水平交互作用

6．7常见子模型

6．7．1  随机效应单因素方差分析

6．7．2  以均值为结果的回归

6．7．3随机效应单因素协方差分析

6．7．4随机系数回归模型

6．7．5  以截距和斜率为结果的模型

6．7．6非随机变动斜率模型

6．7．7  小结

6．8模型估计

6．9模型拟合

6．9．1  Raudenbush&Brvk拟合指数

6．9．2 Snijders&Bosker拟合指数

6．10模型比较

6．10．1使用X²

6．10．2使用LL计算S-B调整卡方统计量

6．1l建模策略与一般步骤

6．11．1模型设定

6．11．2  多水平回归建模的一般步骤

6．11．3构建最终多水平回归模型

6．12本章小结

7多水平增长模型

7．1历时数据及分析框架

7．1．1历时数据的概念

7．1．2基于多水平框架的增长模型

7．1．3数据结构

7．2线性增长模型

7．2．1无条件均值模型

7．2．2无条件增长模型

7．2-3  增长模型中的协变量

7-3曲线增长模型

7．4本章小结

8多水平结构方程模型

8．1多水平结构方程的基本框架

8．1．1  多水平结构方程的定义

8．1．2  多水平潜协变量方法与双潜多水平模型

8．1．3估计方法

8．1．4拟合指标

8．2多水平因子分析

8．2．1  多水平因子分析概述

8．2．2多水平验证性因子分析

8．2．3  多水平探索性因子分析

8．2．4多水平因子分析拓展

8．3多水平路径分析

8．3．1单水平路径分析

8。3．2多水平路径分析

8．4多水平结构方程模型

8．4．1单水平结构方程

8．4．2  多水平结构方程

8．5本章小结

9多水平中介效应分析

9．1多水平中介效应分析概述

9．2基于MLM的多水平中介效应分析

9．2．1  多水平固定中介效应分析

9．2．2多水平随机中介效应分析

9．2. 3  基于MLM的多水平中介效应分析存在的问题

9．3基于MSEM的多水平中介效应分析

9. 3．1  基于MSEM的多水平中介效应分析的优势

9．3．2  以矩阵表达的基于MSEM多水平中介效应分析

9．4多水平中介效应分析实例

9．4．1常见模型

9．4．2高水平结果模型

9．4．3其他拓展

9．5与调节效应结合的多水平中介效应分析

9．5．1  多水平有中介的调节效应分析

9．5．2  多水平有调节的中介效应分析

9．6本章小结

第三部分贝叶斯结构方程模型

10潜变量建模的贝叶斯方法

10．1贝叶斯概述

10．2贝叶斯定理

10．3贝叶斯分析

10．4贝叶斯分析过程

10．4．1  贝叶斯估计：马尔科夫链蒙特卡洛算法

10．4．2收敛的判断

10．5模型拟合评价与模型比较

10．5．1后验预测检验

10．5．2贝叶斯因子

10．5．3  贝叶斯信息指数

10．5．4异常信息指数

10．6贝叶斯结果报告：WAMBS清单

10．7贝叶斯CFA

10．7．1  背景介绍与模型设定

10．7．2模型参数收敛评价

10．7．3模型拟合与比较

10．7．4模型结果解释

10．7．5敏感性分析

10．8贝叶斯中介模型

10．8．1背景介绍和模型设定

10．8．2模型收敛检验

10．8. 3模型拟合评价

10．8．4模型结果解释

10．9贝叶斯混合模型

10．9．1背景介绍和模型设定

10．9．2模型收敛检验

10．9. 3模型拟合评价

10．9．4模型结果解释

10．10本章小结

参考文献