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Maximum likelihood estimation of a social relations structural equation model

机译：社会关系结构方程模型的最大似然估计

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The social relations model (SRM) is widely used in psychology to investigate the components that underlie interpersonal perceptions, behaviors, and judgments. SRM researchers are often interested in investigating the multivariate relations between SRM effects. However, at present, it is not possible to investigate such relations without relying on a two-step approach that depends on potentially unreliable estimates of the true SRM effects. Here, we introduce a way to combine the SRM with the structural equation modeling (SEM) framework and show how the parameters of our combination can be estimated with a maximum likelihood (ML) approach. We illustrate the model with an example from personality psychology. We also investigate the statistical properties of the model in a small simulation study showing that our approach performs well in most simulation conditions. An R package (called srm) is available implementing the proposed methods.
机译：社会关系模型（SRM）在心理学中被广泛用于研究人际感知、行为和判断的基础。SRM研究人员通常对研究SRM效应之间的多变量关系感兴趣。然而，目前，如果不依靠依赖于对真实SRM效应的潜在不可靠估计的两步方法，就不可能研究这种关系。在这里，我们介绍了一种将SRM与结构方程建模（SEM）框架相结合的方法，并展示了如何使用最大似然（ML）方法估计我们的组合参数。我们用人格心理学的一个例子来说明这个模型。我们还在一个小型仿真研究中研究了模型的统计特性，结果表明我们的方法在大多数仿真条件下都表现良好。一个R包（称为srm）可用于实现所提出的方法。

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