SEM R lavaan: Latente Interaktionen (Moderation) mit Double Mean Centering
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2 سال پیش
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Wie prüft man eine Moderationsanalyse
Wie prüft man eine Moderationsanalyse in einem vollen SEM-Modell (mit latenten Variablen) in R? Für viele Forscher erscheint ein latent interaction model als eine schwierige Herausforderung. Aber tatsächlich ist es mit R und lavaan relativ leicht umzusetzen. In diesem Tutorial erkläre ich den Ansatz des Double Mean Centering, um mit einem latenten Interaktionsterm eine mModerationsanalyse durchzuführen. Neben lavaan kommt dabei das semTools Modul von R zum Einsatz.
Das Double Mean Centering ist nicht die einzige mögliche Technik, um latente Moderationen zu modellieren. Andere sind:
- Single centering
- Residual centering
- Matched pairs (wobei man das auch in Kombination mit Double Mean Centering einsetzen kann)
Aber nach Lin et al. (2010) hat Double Mean Centering einige gewichtige Vorteile (man braucht z.B. keine Mean Structure zu schätzen, und das Verfahren kann besser mit Abweichungen von der Normalverteilung umgehen als einige andere).
BERATUNGSANGEBOT
Hier finden Sie mein Beratungsangebot zu SEM mit lavaan für MASTERARBEITEN und DISSERTATIONEN:
http://www.regorz-statistik.de/inhalt...
Inhalt:
0:00 Start
0:36 Grundlagen des Double Mean Centering für ein SEM moderation modell
7:58 Model fit
9:46 Double mean centering in lavaan (indikatoren für einen latenten produktterm)
11:41 Latente moderation in lavaan
14:20 Interaktionen untersuchen (Simple Slopes) with dem semTools Modul
Auch wenn das Verfahren am Beispiel von lavaan erklärt wird, können Sie die geschilderten Grundlagen auch für die Modellierung mit anderen SEM-Programmen einsetzen (z.B. JASP, jamovi, AMOS, Stata).
Den R-Code zum Tutorial finden Sie hier:
http://www.regorz-statistik.de/inhalt...
Das relevante Paper zu diesem Verfahren:
Lin, G. C., Wen, Z., Marsh, H. W., & Lin, H. S. (2010). Structural equation models of latent interactions: Clarification of orthogonalizing and double-mean-centering strategies. Structural Equation Modeling, 17(3), 374-391.
Documentation for the semTools package in R:
https://cran.r-project.org/web/packag...
Über Item Parceling:
Little, T. D., Cunningham, W. A., Shahar, G., & Widaman, K. F. (2002). To parcel or not to parcel: Exploring the question, weighing the merits. Structural Equation Modeling, 9(2), 151-173.
Weiterhin ggf. hilfreich für einige Umsetzungsdetails in R (allerdings m.E. mit mindestens einem Fehler, nämlich beim Aufruf der indProd Funktion für das Mean Centering):
Schoemann, A. M., & Jorgensen, T. D. (2021). Testing and interpreting latent variable interactions using the semTools package. Psych, 3(3), 322-335.
Das Double Mean Centering ist nicht die einzige mögliche Technik, um latente Moderationen zu modellieren. Andere sind:
- Single centering
- Residual centering
- Matched pairs (wobei man das auch in Kombination mit Double Mean Centering einsetzen kann)
Aber nach Lin et al. (2010) hat Double Mean Centering einige gewichtige Vorteile (man braucht z.B. keine Mean Structure zu schätzen, und das Verfahren kann besser mit Abweichungen von der Normalverteilung umgehen als einige andere).
BERATUNGSANGEBOT
Hier finden Sie mein Beratungsangebot zu SEM mit lavaan für MASTERARBEITEN und DISSERTATIONEN:
http://www.regorz-statistik.de/inhalt...
Inhalt:
0:00 Start
0:36 Grundlagen des Double Mean Centering für ein SEM moderation modell
7:58 Model fit
9:46 Double mean centering in lavaan (indikatoren für einen latenten produktterm)
11:41 Latente moderation in lavaan
14:20 Interaktionen untersuchen (Simple Slopes) with dem semTools Modul
Auch wenn das Verfahren am Beispiel von lavaan erklärt wird, können Sie die geschilderten Grundlagen auch für die Modellierung mit anderen SEM-Programmen einsetzen (z.B. JASP, jamovi, AMOS, Stata).
Den R-Code zum Tutorial finden Sie hier:
http://www.regorz-statistik.de/inhalt...
Das relevante Paper zu diesem Verfahren:
Lin, G. C., Wen, Z., Marsh, H. W., & Lin, H. S. (2010). Structural equation models of latent interactions: Clarification of orthogonalizing and double-mean-centering strategies. Structural Equation Modeling, 17(3), 374-391.
Documentation for the semTools package in R:
https://cran.r-project.org/web/packag...
Über Item Parceling:
Little, T. D., Cunningham, W. A., Shahar, G., & Widaman, K. F. (2002). To parcel or not to parcel: Exploring the question, weighing the merits. Structural Equation Modeling, 9(2), 151-173.
Weiterhin ggf. hilfreich für einige Umsetzungsdetails in R (allerdings m.E. mit mindestens einem Fehler, nämlich beim Aufruf der indProd Funktion für das Mean Centering):
Schoemann, A. M., & Jorgensen, T. D. (2021). Testing and interpreting latent variable interactions using the semTools package. Psych, 3(3), 322-335.
2 سال پیش
در تاریخ 1401/08/03 منتشر شده
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