Mplus—纳入协变量的随机截距交叉滞后模型RI-CLPM语法
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发布时间：2024-10-24 12:18
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时间：2024-11-10 11:07
在随机截距交叉滞后模型（RI-CLPM）中，加入协变量是研究动态关系中关键的一步，它有助于捕捉更多影响变量间相互影响的因素。具体方法根据协变量的性质分为两类：时变协变量和时不变协变量。
对于时变协变量，我们将其视为与研究变量并列的变量，并将其细分为个体间和个体内成分。在模型构建时，需考虑其在不同时间点的变化对于研究变量间相互作用的影响。
时不变协变量，则分为两途径加入模型中：一是作为显变量的直接控制，以确保模型对这些基础性变量影响的准确性；二是作为随机截距水平上的控制，即在模型的随机部分引入协变量，以便准确估计个体差异。
为了更直观地展示这些纳入方式，可参考Mulder与Hamaker在《结构方程建模》杂志上的文章“Extension 1”部分。其中详细介绍了如何将时不变协变量z1分别控制在显变量水平与随机截距水平。
总结这两者，语法1通过将协变量z1设置为显变量加以控制，更适用于直接影响因素研究。而语法2则通过将其纳入随机截距，更能准确反映个体差异上的影响。
借助这些方法，研究者能更精确地解析动态关系中的多重影响因素，提升模型的解释力和实用价值。
