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2005年12月24日 (土)
McArdle, J.J. and Hamagami, F. (2001) Latent difference score structural models for linear dynamic analyses with imcomplete longitudinal data. in Collins, L.M. and Sayer, A. (eds.) New methods for the analysis of change (pp.139-175). APA.
「Collins&Sayerひとり読書会」第一弾。通勤電車と昼休みと勤務時間だけで一冊読み終えようというのがポイントである。
latent difference score analysisの紹介。基本的なアイデアは: T時点の個人成長曲線 Y_0, Y_1, ..., Y_Tについて、それはその裏にある潜在曲線 y_0, y_1, ..., y_Tにホワイトノイズが乗ったものだ、と考える。で、このy_tについてのモデルを考えるんじゃなくて、さらに「隣り合う2時点間の差」を表す潜在変数Δy_1, Δy_2, ..., Δy_Tを考える。y_tにはy_{t-1}からのパスとΔy_tからのパスが刺さるわけだ。このΔy_tについてモデルを組む。要するに、普通のLGMより層がひとつ増えているような感じだ。ふうん。
NLSYデータを使った分析例が載っていたが(プログラム例はなし)、そこは飛ばして読了。そのせいか、この手法のメリットがまだよく理解できていないのだが、まあいいや、あとで考えよう。
Graham, J.W., Taylor, B.J., and Cumsille, P.E. (2001) Planned missing-data designs in analysis of change. in Collins, L.M. and Sayer, A. (eds.) New methods for the analysis of change (pp.335-353). APA.
「Collins&Sayerひとり読書会」第二弾。
不完全データの話ってどうにも関心が持てない(新手法のおかげで新発見できるわけじゃないからだろうな)。この章は優先順位が低かったのだが、missing by designつきの時系列データをどう扱うのか調べる必要があって、急遽繰り上げて読んだ。
想像とは異なり、どういうデザインならパワーが落ちないかをシミュレーションしましたという話であった。分析手法はAllison(1987)とMuthen et al.(1987,Psychometrika)に従った由。Psychometrikaの論文なんて読みたくないよ。。。
論文：データ解析(-2014) - 読了：12/24まで (A)