変化研究の心理療法メカニズムにおけるクロスラグ効果をモデル化および解釈する方法：マルチレベルと構造方程式モデルの比較

目的：変化研究の心理療法メカニズムにおけるクロスラグ効果のモデリングは複雑であり、モデルの選択と解釈に注意を払う必要があります。ただし、フィールド固有のガイドラインが不足しています。（a）マルチレベルモデル（MLM）およびランダムインテルセプトクロス遅延パネルモデル（RI-CLPM）を使用して、クロス遅延効果の推定と解釈を説明することを目指しました。（b）シミュレーションと応用研究の例を使用して、これらのモデルのパフォーマンスとバイアスのリスクを比較して、実践の推奨事項を策定します。 方法：パート1は、自己回復と双方向性の形で動的効果を導入/記述することに焦点を当てたチュートリアルです。パート2では、ダイナミクスに対応できない3つの一般的に使用されるMLMと動的効果を考慮に入れるRI-CLPMのクロスラグ効果の推定を比較します。パート3では、変化研究の心理療法メカニズムの現実的な条件下で、RI-CLPMおよびMLMのモデルカルロシミュレーション研究テストモデルのパフォーマンスについて説明します。 結果：我々の調査結果は、3つのMLMすべてが、データに動的効果が存在すると、クロスラグ効果の著しく偏った推定値をもたらし、いくつかの実験条件が間違った方向に統計的に有意な推定値を生成することを示唆しました。MLMSは、変化研究の心理療法メカニズムに対して概念的に非現実的な条件でのみ同等に機能しました（つまり、変数の慣性も双方向の影響もありません）。 議論：概念的適合とシミュレーション結果に基づいて、静的な一方向の回帰モデル（MLMなど）ではなく、RI-CLPMなどの完全に動的な構造方程式モデリングモデルを使用して、クロスラグの効果を研究することを強くお勧めします。研究を変更します。（PSYINFOデータベースレコード（c）2022 APA、All Rights Reserved）。

OBJECTIVE: Modeling cross-lagged effects in psychotherapy mechanisms of change studies is complex and requires careful attention to model selection and interpretation. However, there is a lack of field-specific guidelines. We aimed to (a) describe the estimation and interpretation of cross lagged effects using multilevel models (MLM) and random-intercept cross lagged panel model (RI-CLPM); (b) compare these models' performance and risk of bias using simulations and an applied research example to formulate recommendations for practice. METHOD: Part 1 is a tutorial focused on introducing/describing dynamic effects in the form of autoregression and bidirectionality. In Part 2, we compare the estimation of cross-lagged effects in RI-CLPM, which takes dynamic effects into account, with three commonly used MLMs that cannot accommodate dynamics. In Part 3, we describe a Monte Carlo simulation study testing model performance of RI-CLPM and MLM under realistic conditions for psychotherapy mechanisms of change studies. RESULTS: Our findings suggested that all three MLMs resulted in severely biased estimates of cross-lagged effects when dynamic effects were present in the data, with some experimental conditions generating statistically significant estimates in the wrong direction. MLMs performed comparably well only in conditions which are conceptually unrealistic for psychotherapy mechanisms of change research (i.e., no inertia in variables and no bidirectional effects). DISCUSSION: Based on conceptual fit and our simulation results, we strongly recommend using fully dynamic structural equation modeling models, such as the RI-CLPM, rather than static, unidirectional regression models (e.g., MLM) to study cross-lagged effects in mechanisms of change research. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).