Paquete R para modelado de ecuaciones estructurales multinivel?


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Quiero probar un modelo de ruta de múltiples etapas (por ejemplo, A predice B, B predice C, C predice D) donde todas mis variables son observaciones individuales anidadas dentro de grupos. Hasta ahora he estado haciendo esto a través de múltiples análisis multinivel únicos en R.

Preferiría usar una técnica como SEM que me permite probar múltiples rutas al mismo tiempo (A -> B -> C -> D) y aún así manejar adecuadamente los 2 niveles (individuos en grupos).

Entiendo que MPLUS puede manejar esto. ¿Hay un paquete R que pueda usar?

Respuestas:


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Parece que OpenMx (basado en Mx pero ahora es un paquete R) puede hacer lo que está buscando: "Análisis multinivel"


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(+1) Es simplemente una bifurcación de Mx, pero es bastante bueno como software libre para SEM. Otro proyecto prometedor es lavaan (que intenta proporcionar una salida compatible con Mplus, siempre que sea posible).
chl

@chi Gracias por la sugerencia, también revisaré lavaan.
Steven L. Johnson

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Puede hacer SEM multinivel en cualquier paquete que admita análisis de grupos múltiples utilizando el método MUML de Muthen.

Modela 2 grupos, el primero con la matriz dentro de covarianza y el segundo con la matriz entre covarianzas como datos. Luego, restringe los parámetros relevantes para que sean iguales en todos los grupos (que depende del modelo).

Entonces sí, puedes hacer SEM multinivel en lavaan y OpenMx.

Ver http://smr.sagepub.com/content/22/3/376.short


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Si su modelo es complicado, recomendaría xxM, un paquete para R de Paras Mehta. http://xxm.times.uh.edu/

Mehta, PD (2013). Modelado de ecuaciones estructurales de nivel n. En Y. Petscher, C. Schatschneider y DL Compton (Eds.), Análisis cuantitativo aplicado en las ciencias sociales (pp. 329-362). Nueva York: Routledge.


¿Cuáles serían las ventajas de este modelo?
Andy

@Andy: No he usado este paquete, pero parece admitir una amplia variedad de modelos y situaciones, así como no tiene límite en la cantidad de niveles. Sin embargo, el paquete requiere una especificación explícita de varias matrices, lo que introduce un exceso de palabrería y es engorroso . Otros problemas son que 1) parece que xxMactualmente solo es compatible con Windows; 2) el paquete no está en CRAN; 3) el paquete parece ser gratuito, pero no es un software de código abierto (en mi humilde opinión, ¡gran negativo!). (
Continuará

@Andy: Aquí está la Guía del usuario , que es útil, ya que de lo contrario debe registrarse para descargar el documento.
Aleksandr Blekh

¡Gracias! Pensé que esta información haría una respuesta más completa.
Andy

4

En lo que respecta a la capacidad de lograr esto en cualquier programa SEM ... sí, no siempre necesita un software SEM especializado, pero es posible que tenga un gran trabajo de disputa de datos si no usa el software SEM que es especializado para esta tarea. FYI: No creo que openmx sea intuitivo.

Aquí hay una referencia para lograr esto en la mayoría de los programas, a los que no se hizo referencia anteriormente.


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Intente buscar "modelos de ecuaciones estructurales" en http://rseek.org . Encontrará varios enlaces útiles, incluidos enlaces a varios paquetes posibles.

También puede consultar la Vista de tareas para las ciencias sociales, hay una sección para el modelado de ecuaciones estructurales, tal vez un tercio más abajo. Ver http://cran.r-project.org/web/views/SocialSciences.html .

Un paquete en particular que puede resultarle útil es el sempaquete de John Fox . http://cran.r-project.org/web/packages/sem/index.html


AFAIK ninguno de estos paquetes puede estimar modelos de ruta multinivel / ecuación estructural.
Bernd Weiss

No me di cuenta de eso. Me alegra que hayas hablado sobre OpenMx.
Aaron - Restablece a Monica

(Mantendré la respuesta, porque especialmente con el comentario de Bernd, puede ser útil para otros que hacen esta misma pregunta.)
Aaron - Restablece a Mónica

Gracias por las sugerencias Intenté el primero y el tercero antes de publicar mi pregunta y, como señaló @Bernd, no hay nada (obvio) que tenga tanto multinivel como SEM.
Steven L. Johnson
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