r-对lavan潜在增长曲线模型进行功率分析

Question

我正试图使用semTools对使用lavaan估计的潜在增长曲线模型进行功率分析。见下文：

library(RCurl)
library(lavaan)
library(semTools)
x <- getURL("https://gist.githubusercontent.com/aronlindberg/dfa0115f1d80b84ebd48b3ed52f9c5ac/raw/3abf0f280a948d6273a61a75415796cc103f20e7/growth_data.csv")
growth_data <- read.csv(text = x)
model_regressions <- ' i =~ 1*t1 + 1*t2 + 1*t3 + 1*t4 + 1*t5 + 1*t6 + 1*t7 + 1*t8 + 1*t9 + 1*t10 + 1*t11 + 1*t12 + 1*t13+ 1*t14 + 1*t15 + 1*t16 + 1*t17 + 1*t18 + 1*t19 + 1*t20
s =~ 0*t1 + 1*t2 + 2*t3 + 3*t4 + 4*t5 + 5*t6 + 6*t7 + 7*t8 + 8*t9 + 9*t10 + 10*t11 + 11*t12 + 12*t13 + 13*t14 + 14*t15 + 15*t16 + 16*t17 + 17*t18 + 18*t19 + 19*t20
# fixing error-variances
t8 ~~ 0.01*t8
t17 ~~ 0.01*t17
t18 ~~ 0.01*t18
# regressions
s ~ h_index
i ~ h_index'
SSpower(powerModel = model_regressions, popModel = model_regressions, n = c(87, 125), fun = "growth")

然而，这似乎并不奏效。我的总体问题是：如何使用semTools对使用lavaan估计的潜在增长曲线模型进行功率分析？更具体地说，我应该用什么来指定powerModel和popModel？

Answer 1

如何使用semTools对使用lavaan估计的潜在增长曲线模型进行功率分析

SSpower和semTools应该可以工作。

更具体地说，我应该用什么来指定powerModel和popModel

从语法的角度来看，您的model_regressions对象似乎是有效的lavan对象，您可以将其作为powerModel参数传递给SSpower，以描述要分析的模型，也可以作为popModel参数来指定数据生成模型。尽管如此，您还需要在powerModel中指定alpha-类型I错误率和nparam-无效约束的数量。此外，除非您正在分析一个多组模型，并且只是试图评估两个独立样本量的功率，否则您可以分别运行SSpower-命令，其中n=87和n=125。例如，当n=87时，代码如下所示：

SSpower(powerModel = model_regressions, n = 87, nparam = 1, popModel = model_regressions,  fun = "growth", alpha=0.05)
# [1] 0.05044634

注意：如果你正在尝试执行多组分析，我不确定这个代码是否能以正确的方式工作。对于多组分析，我可能会尝试手册中建议的另一种选择，即不使用popModel，而是"……通过提交总体模型隐含的总体协方差矩阵(Sigma(和可选平均向量(mu(来指定总体模型中的所有非零参数。"。".您可以通过在SSpower函数调用中声明mu和sigma来完成此操作：

SSpower(...Sigma = , mu = , ...)