我需要在幂分析蒙特卡罗模拟中设置方差/残差方差吗？

问题描述

我必须对纵向调解模型进行功效分析 - 我正在为博士学位里程碑撰写资助提案（因此这需要足够正确以供我的教授检查，但我没有提交给资助者刚刚）。

我找到了一篇很棒的论文，其中包含使用 bmem 包中的 power.boot 函数的代码（Zhang，2014）

我根据理论/经验研究的过去效应大小设置回归 (x,m,a,b) 的参数估计值，作为总体参数估计值的代理。

但我不确定我是否需要还为残差方差（例如 x1~~x1）设置参数估计。当我不包括这些时，模型会将它们设置为 1.00。

如果我不设置总体方差，我会偏向功效分析吗？

如果设置它们真的很重要，我该怎么做？我能否找到一些样本量非常大的已发表文章，找到模型中变量的 SD，并将其用作代理？

powermodel3 <-'

x2 ~ start(.6)*x1 + x*x1 
x3 ~ start(.6)*x2 + x*x2

m2 ~ start(.15)*x1 + a*x1 + start(.3)*m1 + m*m1 + start(.1)*imp
m3 ~ start(.15)*x2 + a*x2 + start(.3)*m2 + m*m2

y2 ~ start(.5)*m1 + b*m1 + start(.3)*y1 + y*y1
y3 ~ start(.5)*m2 + b*m2 + start(.3)*y2 + y*y2 + start(0.05)*x1 + c*x1 + start(.15)*age +start(.3)*sexexp + start(.15)*sexid

x1 ~~ start(.15)*m1

x1 ~~ start(.15)*y1

y1 ~~ start(.5)*m1

'
indirect <- 'ab:=a*b'

system.time(bootstrap2.check<-power.boot(powermodel3,indirect,nobs=200,nrep=1000,nboot=1000,parallel = 'multicore'))
summary(bootstrap2.check)

解决方法

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