使用TidyLPA软件包为潜在的特征分析选择正确的参数设置

问题描述

我正在为要运行的LPA选择正确的参数设置(使用R中的TidyLPA软件包)。我一直在阅读,但是我对正确的前进方向感到困惑,并希望避免朝错误的方向前进。我是该领域的新手,所以如果我问一个愚蠢的问题,请多多包涵。

我在TidyLPA软件包(https://data-edu.github.io/tidyLPA/articles/Introduction_to_tidyLPA.html)的描述中阅读了以下信息:

型号规格

除了配置文件数量(使用n_profiles参数指定)外,还可以根据是否以及如何估算变量方差和协方差来指定模型。

通过将参数传递给方差和协方差参数来指定模型。这些参数的可能值为:

方差:“相等”和“变化” 协方差:“可变”,“相等”和“零” 如果未为其指定任何值,则将方差限制为在各个类中相等,并且协方差固定为0(指标的条件独立性)。

这些参数允许指定四个模型:

均等方差和协方差固定为0(模型1) 固定为0的变化方差和协方差(模型2) 等方差和等方差(模型3) 变化方差和变化的协方差(模型6)

我的研究背景(社会科学)。使用以下命令运行分析:

  • 3个指标
  • 预计是相关的(基于文献)
  • 无法对指标的分布做出明确的声明

所以我的问题是:

  1. 我们可以设置参数化先验吗(我想要这样)? 如果是这样,最好的方法是什么(方差=相等,协方差=相等?)?我们需要事先做一些测试吗?
  2. 或者运行具有不同参数化的模型并选择正确的模型(从而预先“忽略”参数化?)会更好。

衷心希望您能提供帮助,并防止我走错方向!

最诚挚的问候,罗斯

解决方法

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