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Multilevel structural equation modeling for intensive longitudinal data: A practical guide for personality researchers

结构方程建模 人格 多级模型 计算机科学 可靠性(半导体) 潜变量 统计模型 编码(集合论) 人工智能 机器学习 心理学 社会心理学 集合(抽象数据类型) 物理 功率(物理) 量子力学 程序设计语言
作者
Gentiana Sadikaj,Aidan G.C. Wright,David M. Dunkley,David C. Zuroff,D. S. Moskowitz
出处
期刊:Elsevier eBooks [Elsevier]
卷期号:: 855-885 被引量:38
标识
DOI:10.1016/b978-0-12-813995-0.00033-9
摘要

Intensive longitudinal research designs are increasingly used to study personality processes. The resulting data can be highly informative in ways that other data cannot, but these data also pose statistical challenges. Most often a multilevel or mixed effects modeling approach is adopted, which is appropriate but may not be optimal. Surprisingly little attention has been given to reliability of measurement, and the models often lack adequate complexity to test theoretical questions of interest. These limitations can be addressed with multilevel structural equation modeling (MSEM), which weds the ability to deal with nested data structures with the strengths of structural equation modeling (e.g., latent variable models, multiple outcomes, and mediators). This chapter provides a gentle introduction to MSEM for personality researchers. Following an initial review of the relevant challenges facing researchers interested in studying personality using intensive longitudinal data, basic issues in MSEM are summarized, and a series of example models are presented. The online supplementary material provides Mplus code for the models presented.
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