マルチレベルの不均一な因子分析と生態学的な瞬間的評価への応用

Ansari et al。（Psychometrika 67：49-77、2002）は、個人の測定を繰り返すために、確認因子分析のためにマルチレベルの不均一モデルを適用しました。このモデルの平均負荷と因子負荷は個人によって異なりますが、その因子構造は不変です。個人レベルの残差を相関させることは、構成不変性によって課される制限を軽減する重要な手段です。残留共分散マトリックスの斜めの仮定を緩和し、正式なベイジアンラッソ法を使用して推定します。このアプローチは、適合度を向上させ、変更インデックスを介して共分散行列のエントリの1時間に1回の操作を回避します。シミュレーション研究と生態学的な瞬間的な評価の実際のデータを使用してアプローチを説明します。

Ansari et al. (Psychometrika 67:49-77, 2002) applied a multilevel heterogeneous model for confirmatory factor analysis to repeated measurements on individuals. While the mean and factor loadings in this model vary across individuals, its factor structure is invariant. Allowing the individual-level residuals to be correlated is an important means to alleviate the restriction imposed by configural invariance. We relax the diagonality assumption of residual covariance matrix and estimate it using a formal Bayesian Lasso method. The approach improves goodness of fit and avoids ad hoc one-at-a-time manipulation of entries in the covariance matrix via modification indexes. We illustrate the approach using simulation studies and real data from an ecological momentary assessment.