elsur.jpn.org >

« NYTが選ぶところの過去25年間のアメリカ演劇25 | メイン | 読了: Tellis (2006) マーケティング・ミックス・モデリングについて初心者諸君のために解説してあげよう »

2019年1月 6日 (日)

 昨年暮れ、学会発表のための分析をやっててわけがわからなくなり、頭を整理するために、Mplusユーザーズ・マニュアル9章(complex survey dataの階層モデリング)の事例40個を全部読んだ。そのときにとったメモ。
 事例9.30-9.40はAR(1)構造がはいって難しさもさらにグレードアップするのだが、当面使う予定がないので(←言い訳)、メモも省略している。

 ところで、Mplusは結構長く使っているはずなのだが、それでも「えええ、そんなことができるの」と呆れたモデルがあったので、呆れついでにメモしておく。事例9.26。変数はu(カテゴリカル)、subject, itemの3つ、subjectとitemがクラスタのCROSSCLASSIFIED RANDOMモデル(THREELEVEL RANDOMではないという点に注意)。

%WITHIN%
%BETWEEN subject%
s | f BY u; f@1; u@0;
%BETWEEN item%
u; [u$1]; s; [s];

つまり、subjectレベルではuは分散1の潜在変数fに残差無しで規定されていて、その負荷というかプロビット回帰係数がsである(uをテスト項目の正誤とすると、fは対象者の能力、sは項目の識別性のようなものであろう)。uはitemレベルで切片が動き、残差分散も動く。さらにsも、subjectのなかでは動かないけどitemレベルで動く。ええええ... そういうのを組みたくなる動機はわかるけど、まさかほんとに組めるとは。 sはsubjectレベルで定義されているからitemレベルではモデル化できないかと思った。CROSSCLASSIFIEDモデルおそるべし。

 いやあ、やっぱり使っているソフトのマニュアルは読むべきだ... 読むべきものが多すぎて辛い...
 Mplusについては、Muthen一家の手によるものを含め、多種多様なレベルの解説が手に入るのだが、CROSSCLASSIFIEDモデルについてのまとまった解説は見当たらない。どこかにないかしらん。

2019/01/20追記: 事例9.26のコードについて誤解していたことにあとで気が付いた。CROSSCLASSIFIEDおそるべし。

雑記:データ解析 - 覚え書き: Mplusがご提供する階層モデリングのための謎機能たち