クロスラグパネルモデルの批評

クロスラグパネルモデル（CLPM）は、縦方向のパネルデータの因果的影響を研究する方法として、クロスラグの相関の使用に関連する問題を克服することが多くの人に信じられています。ただし、現在の記事では、構造物の安定性がある程度特性のような時間不変性の性質のある程度である場合、CLPMの自己回帰関係がこれを適切に説明できないことを示しています。その結果、CLPMで取得された遅れたパラメーターは、時間の経過とともに実際の個人内関係を表すものではなく、これは因果的影響の存在、優位性、兆候に関する誤った結論につながる可能性があります。この記事では、ランダムなインターセプトを含めることで、人間内プロセスを安定した人間の違いから分離する代替モデルを紹介します。このモデルは、クロスラグのある関係を含む既存の構造方程式モデルにどのように関連しているかについて説明します。CLPMからのクロスラグパラメーターと代替モデルの間の分析関係を導き出し、シミュレーションを使用して、CLPMを使用して安定した特性のような個人差を含むデータを分析するときに発生する可能性のあるスプリアス結果を実証します。また、この落とし穴を回避し、経験的データセットを使用してこれを説明するモデリング戦略も提示します。既存と将来のクロスラグパネル研究の両方に対する意味について説明します。

The cross-lagged panel model (CLPM) is believed by many to overcome the problems associated with the use of cross-lagged correlations as a way to study causal influences in longitudinal panel data. The current article, however, shows that if stability of constructs is to some extent of a trait-like, time-invariant nature, the autoregressive relationships of the CLPM fail to adequately account for this. As a result, the lagged parameters that are obtained with the CLPM do not represent the actual within-person relationships over time, and this may lead to erroneous conclusions regarding the presence, predominance, and sign of causal influences. In this article we present an alternative model that separates the within-person process from stable between-person differences through the inclusion of random intercepts, and we discuss how this model is related to existing structural equation models that include cross-lagged relationships. We derive the analytical relationship between the cross-lagged parameters from the CLPM and the alternative model, and use simulations to demonstrate the spurious results that may arise when using the CLPM to analyze data that include stable, trait-like individual differences. We also present a modeling strategy to avoid this pitfall and illustrate this using an empirical data set. The implications for both existing and future cross-lagged panel research are discussed.