Feb 14 2015

成長曲線モデル

lavaan,gdataパッケージ　gawk graphviz

OSはlinux(zorinOS)

windowsではlavaan:::sem使用時に変数名が日本語だとエラーになりました。

（参考）
lavaanチュートリアル(関西大学荒木先生)
心理データ解析演習(心理デザインデータ解析演習) 構造方程式モデリング(SEM)による成長曲線モデル

library(gdata)
library(lavaan)
data<-read.xls("http://www.educ.kyoto-u.ac.jp/cogpsy/personal/Kusumi/datasem11/nozakidata.xls",1)
head(data)
model<-'
傾き =~ 0*英語力1年 + 1*英語力2年 + 2*英語力3年 
切片 =~ 1*英語力1年 + 1*英語力2年 + 1*英語力3年 
傾き~~切片
  '
fit<-growth(model,data=data)
summary(fit,fit.measures=T)

lavaan (0.5-17) converged normally after 41 iterations

Number of observations 500

Estimator ML
Minimum Function Test Statistic 0.768
Degrees of freedom 1
P-value (Chi-square) 0.381

Model test baseline model:

Minimum Function Test Statistic 2091.995
Degrees of freedom 3
P-value 0.000

User model versus baseline model:

Comparative Fit Index (CFI) 1.000
Tucker-Lewis Index (TLI) 1.000

Loglikelihood and Information Criteria:

Loglikelihood user model (H0) -1309.183
Loglikelihood unrestricted model (H1) -1308.799

Number of free parameters 8
Akaike (AIC) 2634.367
Bayesian (BIC) 2668.084
Sample-size adjusted Bayesian (BIC) 2642.691

Root Mean Square Error of Approximation:

RMSEA 0.000
90 Percent Confidence Interval 0.000 0.113
P-value RMSEA <= 0.05 0.618

Standardized Root Mean Square Residual:

SRMR 0.003

Parameter estimates:

Information Expected
Standard Errors Standard

Estimate Std.err Z-value P(>|z|)
Latent variables:
傾き =~
英語力1年 0.000
英語力2年 1.000
英語力3年 2.000
切片 =~
英語力1年 1.000
英語力2年 1.000
英語力3年 1.000

Covariances:
傾き ~~
切片 0.114 0.022 5.160 0.000

Intercepts:
英語力1年 0.000
英語力2年 0.000
英語力3年 0.000
傾き 1.921 0.017 110.097 0.000
切片 3.922 0.044 88.411 0.000

英語力の変化はy=3.922＋1.921x として表すことができる。

Variances:
英語力1年 0.081 0.023
英語力2年 0.020 0.013
英語力3年 0.101 0.032
傾き 0.107 0.016
切片 0.928 0.063

1	inspect(fit,"fit")

出力は省略

graphをdotファイルに出力。加工。pngファイルに変換。

growth01.dot

他の変数と組み合わせた分析

model2<-'
傾き =~ 0*英語力1年 + 1*英語力2年 + 2*英語力3年 
切片 =~ 1*英語力1年 + 1*英語力2年 + 1*英語力3年 
傾き~語学への関心
切片~語学への関心
#傾き~~切片
  '
fit2<-growth(model2,data=data)
summary(fit2,fit.measures=T)