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。
本文如未解决您的问题请添加抖音号:51dongshi(抖音搜索懂视),直接咨询即可。