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Many-level multilevel structural equation modeling: An efficient evaluation strategy

机译:多级多级结构方程建模:一种有效的评估策略

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摘要

Structural equation models are increasingly used for clustered or multilevel data in cases where mixed regression is too inflexible. However, when there are many levels of nesting, these models can become difficult to estimate. We introduce a novel evaluation strategy, Rampart, that applies an orthogonal rotation to the parts of a model that conform to commonly met requirements. This rotation dramatically simplifies fit evaluation in a way that becomes more potent as the size of the data set increases. We validate and evaluate the implementation using a 3-level latent regression simulation study. Then we analyze data from a state-wide child behavioral health measure administered by the Oklahoma Department of Human Services. We demonstrate the efficiency of Rampart compared to other similar software using a latent factor model with a 5-level decomposition of latent variance. Rampart is implemented in OpenMx, a free and open source software.
机译:在混合回归过于僵化的情况下,结构方程模型越来越多地用于聚类或多级数据。但是,当嵌套的级别很多时,这些模型可能变得难以估计。我们引入了一种新颖的评估策略Rampart,该方法将正交旋转应用于符合通常满足要求的模型各部分。这种旋转极大地简化了拟合评估,其方式随着数据集大小的增加而变得更加有效。我们使用3级潜在回归仿真研究来验证和评估实施情况。然后,我们分析了俄克拉荷马州公共服务部实施的全州儿童行为健康措施的数据。我们证明了使用具有5级潜在方差分解的潜在因子模型与其他类似软件相比,Rampart的效率。 Rampart在 OpenMx (一种免费的开源软件)中实现。

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