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二阶层次模型中可解释低阶因子估计的问题:对克拉克等人(2021年)的评论

Issues in Estimating Interpretable Lower Order Factors in Second-Order Hierarchical Models: Commentary on Clark et al. (2021).

作者信息

Moore Tyler M, Lahey Benjamin B

机构信息

University of Pennsylvania.

University of Chicago.

出版信息

Clin Psychol Sci. 2022 May;10(3):593-598. doi: 10.1177/21677026211035114. Epub 2021 Aug 9.

Abstract

Clark and colleagues asserted that lower-order factors in second-order models are comparable to specific factors in bifactor models when residualized on the general factor (Clark et al., 2021). Modeling simulated data demonstrated that residualized lower-order factors are correlated with bifactor specific factors only to the extent that factor loadings are proportional. Modeling actual data with violations of proportionality showed that specific and residualized lower-order factors are not always highly correlated and have differential correlations with criterion variables, even when both models fit acceptably. Because proportionality constraints limit only second-order models, bifactor models should be the first option for hierarchical modeling.

摘要

克拉克及其同事断言,当在一般因素上进行残差化处理时,二阶模型中的低阶因素与双因素模型中的特定因素具有可比性(克拉克等人,2021年)。对模拟数据进行建模表明,残差化的低阶因素与双因素特定因素的相关性仅在因素负荷成比例的程度上存在。对违反比例性的实际数据进行建模表明,即使两个模型都拟合得可以接受,特定因素和残差化的低阶因素也并不总是高度相关,并且与标准变量具有不同的相关性。由于比例性约束仅限制二阶模型,因此双因素模型应作为分层建模的首选。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/5cf5/9173570/a5647c7c1bdc/nihms-1722898-f0001.jpg

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