回归混合模型：方法进展与软件实现

作者： 王孟成 ^1,2,3 毕向阳 ⁴
作者单位：

1. 广州大学心理系

2. 广州大学心理测量与潜变量建模研究中心

3. 广东省未成年人心理健康与教育认知神经科学实验室, 广州 510006

4. 中国政法大学社会学院, 北京 102249
提交时间：2023-03-28 00:30:26

摘要: 近来以个体为分析对象的方法日益受到研究者的重视, 其中潜类别和潜剖面模型最为流行。研究者在潜类别和潜剖面模型建模时往往需要进一步探讨协变量与潜分组之间的关系(即带有协变量的潜类别模型)。例如, 哪些变量预测个体类别归属, 以及个体的类别归属对结果变量的预测。本文对近年来研究者提出的各种方法进行了回顾和比较。包括当结果变量是分类变量的LTB法; 当结果变量是连续变量时的BCH和稳健三步法。在此基础上, 文章为应用研究者提供了Mplus软件示例, 并在最后对当前研究存在的问题和未来研究趋势进行了简要评价。

个体中心方法混合模型潜类别分析潜变量建模 Mplus

期刊： 心理科学进展
分类： 心理学 >> 发展心理学
引用： ChinaXiv:202303.09241 (或此版本 ChinaXiv:202303.09241V1)
DOI:10.3724/SP.J.1042.2018.02272
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202303.09241.V1
推荐引用方式： 王孟成,毕向阳.(2023).回归混合模型：方法进展与软件实现.心理科学进展.doi:10.3724/SP.J.1042.2018.02272 (点此复制)

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[V1]

2023-03-28 00:30:26

ChinaXiv:202303.09241V1

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