03 2022 档案

R数据分析：纵向分类结局的分析-马尔可夫多态模型的理解与实操

摘要：今天要给大家分享的统计方法是马尔可夫多态模型，思路来源是下面这篇文章： Ward DD, Wallace LMK, Rockwood K Cumulative health deficits, APOE genotype, and risk for later-life mild cognitive 阅读全文

posted @ 2022-03-25 18:06 Codewar 阅读(4748) 评论(2) 推荐(1) 编辑

Mplus数据分析：分段潜增长模型，看jama如何玩转纵向数据的轨迹

摘要：今天给大家介绍分段潜增长模型的原理和做法，之前我有给大家写增长混合和潜增长，它们的主要的局限在于轨迹都是连续的不能分段，在于对phasic的现象把握其实还是不够的，比如儿童认知的发展，按照理论，它是可以明显分段的，如果这个时候我们非要给人家拟合一个连续曲线？万一人家发展就是分了两个阶段线性发展的呢？阅读全文

posted @ 2022-03-20 17:35 Codewar 阅读(804) 评论(0) 推荐(0) 编辑

mplus数据分析：增长模型潜增长模型与增长混合模型再解释

摘要：混合模型，增长混合模型这些问题咨询的同学还是比较多的，今天再次尝试写写它们的区别，希望对大家进一步理解两种做轨迹的方法有帮助。首先，无论是LCGA还是GMM，它们都是潜增长模型的框框里面的东西： Latent growth modeling approaches, such as latent c 阅读全文

posted @ 2022-03-09 11:07 Codewar 阅读(1444) 评论(1) 推荐(0) 编辑

R数据分析：样本量计算的底层逻辑与实操，pwr包

摘要：样本量问题真的是好多人的老大难，是很多同学科研入门第一个拦路虎，今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题，我想想不止是本科生对这个问题不会，很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白，那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑，也能对大家的科研设计中的样本量设计阅读全文

posted @ 2022-03-03 21:40 Codewar 阅读(2056) 评论(1) 推荐(0) 编辑