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Explaining General and Specific Factors in Longitudinal, Multimethod, and Bifactor Models: Some Caveats and Recommendations

机译:解释纵向,多方法和双向分离器模型中的一般和特定因素:一些警告和建议

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摘要

An increasing number of psychological studies are devoted to the analysis of g-factor structures. One key purpose of applying g-factor models is to identify predictors or potential causes of the general and specific effects. Typically, researchers relate predictor variables directly to the general and specific factors using a classical mimic approach. However, this procedure bears some methodological challenges, which often lead to model misspecification and biased parameter estimates. We propose 2 possible modeling strategies to circumvent these problems: the multiconstruct bifactor and the residual approach. We illustrate both modeling approaches for the application of g-factor models to longitudinal and multitrait-multimethod data. Practical-guidelines are provided for choosing an appropriate method in empirical applications, and the implications of this investigation for multi-method and longitudinal research are discussed.
机译:越来越多的心理学研究致力于分析G因子结构。 应用G因子模型的一个关键目的是识别一般和特定效果的预测因素或潜在原因。 通常,研究人员使用经典的模拟方法将预测变量直接与一般和特定因素联系起来。 但是,此过程面临一些方法论上的挑战,通常会导致模型错误指定和偏差参数估计值。 我们提出了2种可能的建模策略来规避这些问题:多结构双因子和残留方法。 我们说明了将G-Factor模型应用于纵向和多阶段 - 多媒体数据的两种建模方法。 提供了用于选择适当的经验应用方法的实用环素,并讨论了本研究对多方法和纵向研究的含义。

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