RパッケージLMFAを使用した集中的な縦断データの個人内および人間の測定モデルの違いを調査する方法LMFA

集中的な縦断的データ（ILD）は、心理的構成要素（またはその中の人間の違い）の人内ダイナミクスを研究するために人気があります。ダイナミクスを調査する前に、測定モデル（MM）が被験者と時間間で同じであるかどうかを調べることが重要です。MMが異なる場合（たとえば、アイテムの解釈や応答スタイルの変化のため）、観測を有効に比較することはできません。ILDのMMの違いを調査することは、潜在的なMM（多くの被験者と時点について同時に）に基づいて観察を分類し、どの観測値が同等であるかを示す潜在的なマルコフ因子分析（LMFA）で実行できます。ただし、この方法の複雑さまたはLMFAのオープンソースソフトウェアがこれまで存在していなかったという事実は、研究者が実際にこの方法を適用することを妨げていた可能性があります。この記事では、新しいユーザーフレンドリーなソフトウェアパッケージLMFAの段階的なチュートリアルを提供します。これにより、研究者は自由に利用可能なソフトウェアRで分析LMFAを簡単に実行して、独自のILDのMMの違いを調査できます。

Intensive longitudinal data (ILD) have become popular for studying within-person dynamics in psychological constructs (or between-person differences therein). Before investigating the dynamics, it is crucial to examine whether the measurement model (MM) is the same across subjects and time and, thus, whether the measured constructs have the same meaning. If the MM differs (e.g., because of changes in item interpretation or response styles), observations cannot be validly compared. Exploring differences in the MM for ILD can be done with latent Markov factor analysis (LMFA), which classifies observations based on the underlying MM (for many subjects and time points simultaneously) and thus shows which observations are comparable. However, the complexity of the method or the fact that no open-source software for LMFA existed until now may have hindered researchers from applying the method in practice. In this article, we provide a step-by-step tutorial for the new user-friendly software package lmfa, which allows researchers to easily perform the analysis LMFA in the freely available software R to investigate MM differences in their own ILD.