Multilevel Factor Mixture Modeling: A Tutorial for Multilevel Constructs

多级模型 结构方程建模 心理学 计量经济学 验证性因素分析 因子(编程语言) 统计 计算机科学 数学 程序设计语言
作者
Chunhua Cao,Yan Wang,Eunsook Kim
出处
期刊:Structural Equation Modeling [Informa]
卷期号:: 1-17
标识
DOI:10.1080/10705511.2024.2332257
摘要

Multilevel factor mixture modeling (FMM) is a hybrid of multilevel confirmatory factor analysis (CFA) and multilevel latent class analysis (LCA). It allows researchers to examine population heterogeneity at the within level, between level, or both levels. This tutorial focuses on explicating the model specification of multilevel FMM that considers the conceptualization of multilevel constructs. Empirical data sets are used to demonstrate the applications of multilevel FMM for within-level constructs, between-level constructs, and within- and between-level constructs. Detailed model specifications of integrating latent classes into multilevel constructs are provided. For modeling the heterogeneity at the between level, parametric and nonparametric approaches are compared both conceptually and substantively using demonstration data. The interpretations of results using multilevel FMM are also provided. The tutorial is concluded with a discussion of some important aspects of applying multilevel FMM.
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