【Stata專欄】使用 Monte Carlo 模擬計(jì)算功效,第 5 部分:結(jié)構(gòu)方程模型

    導(dǎo)讀

    在**篇系列文章中,我們向您展示了如何使用 Monte Carlo 模擬計(jì)算 t 檢驗(yàn)的功效,如何將您的模擬集成到 Stata 的 power 命令中,以及如何對(duì)線性和邏輯回歸模型以及多層次模型進(jìn)行此操作。這篇文章,我們將向您展示如何使用模擬來估計(jì)結(jié)構(gòu)方程模型 (SEM) 的功效。

    我們的目標(biāo)是編寫一個(gè)程序,計(jì)算給定 SEM 在不同樣本大小下的功率。我們將遵循與前兩篇文章相同的一般程序,但我們模擬數(shù)據(jù)的方式略有不同。我們將從給定的協(xié)方差矩陣中同時(shí)模擬所有變量,而不是單獨(dú)模擬*模型的每個(gè)變量。如果您的 SEM 具有均值結(jié)構(gòu),例如組內(nèi)分析或增長(zhǎng)曲線分析,則每個(gè)變量的均值也可用于模擬數(shù)據(jù)。

    有三種方法可以獲得協(xié)方差矩陣來模擬SEM數(shù)據(jù):

    1. 使用發(fā)表在論文或其他來源中的協(xié)方差矩陣。

    2. 使用網(wǎng)狀作用模型 (RAM) 使用預(yù)期參數(shù)估計(jì)推導(dǎo)出模型隱含的協(xié)方差矩陣。

    3. 在 Stata 中對(duì)您自己的試點(diǎn)研究數(shù)據(jù)或其他數(shù)據(jù)源執(zhí)行 sem 分析后,提取模型隱含的協(xié)方差矩陣。

    RAM 方法將在本文末尾演示。下面將演示使用 sem 命令后提取模型隱含的協(xié)方差的過程。無論您選擇哪種方法來獲取協(xié)方差矩陣以進(jìn)行模擬,我們過程的其余部分都將與前兩篇文章中的相同。我們將通過以下步驟進(jìn)行:

    1.獲取或推導(dǎo)與備選假設(shè)下的假設(shè)模型相對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣(和均值,如果適用)。

    2.模擬單個(gè)數(shù)據(jù)集并擬合模型。

    3.編寫一個(gè)程序來創(chuàng)建數(shù)據(jù)集,擬合模型并使用 simulate 來測(cè)試程序。

    4.編寫一個(gè)名為 power_cmd_simsem 的程序,允許您使用 power 運(yùn)行模擬。

    5.可選項(xiàng):編寫一個(gè)名為 power_cmd_simsem_init 的程序,以便您可以查看模型在不同樣本大小下模型的收斂速度。

    我們正在計(jì)劃一項(xiàng)新的研究來評(píng)估年齡和性別對(duì)健康的相互影響。我們可以使用 NHANES 數(shù)據(jù)集獲得一個(gè)合理的協(xié)方差矩陣,從中我們可以模擬新數(shù)據(jù)。我們將健康定義為通過測(cè)量收縮壓(bpsystol)、舒張壓(bpdiast)、血清膽固醇(tcresult)和血清甘油三酯(tgresult)的潛在變量。具體來說,我們希望擬合以下模型:

    圖1:假設(shè)模型的路徑圖

    第 1 步:獲取或?qū)С雠c假設(shè)模型相對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣(和均值,如果適用)

    我們將使用模型隱含的協(xié)方差矩陣將上述模型擬合到 NHANES 數(shù)據(jù)。首先,我們需要加載數(shù)據(jù)集,創(chuàng)建交互變量,然后擬合我們的模型。


    具體數(shù)據(jù),搜索公眾號(hào):友萬學(xué)院


    第 2 步:假設(shè)備擇假設(shè)模擬單個(gè)數(shù)據(jù)集,并擬合模型

    接下來,我們使用 draworm 命令從協(xié)方差矩陣(和均值)創(chuàng)建一個(gè)模擬數(shù)據(jù)集。drawnorm 基于樣本大小、均值和協(xié)方差模擬一個(gè)變量或一組變量。在這里,我們將使用 200 個(gè)樣本量。


    第 3 步:編寫一個(gè)程序來創(chuàng)建數(shù)據(jù)集,擬合模型并使用 simulate 來測(cè)試程序

    接下來讓我們編寫一個(gè)程序,在備擇假設(shè)下創(chuàng)建數(shù)據(jù)集,擬合 sem 模型,測(cè)試感興趣的原假設(shè),并使用 simulate 運(yùn)行程序的多次迭代。該程序與我們?cè)谥暗奈恼轮芯帉懙某绦蛑g的主要區(qū)別是,該程序需要接受矩陣作為輸入?yún)?shù)。這可能有點(diǎn)棘手。我們需要做的是將輸入類型*為字符串而不是矩陣。然后在程序中,我們將根據(jù)矩陣的名稱定義矩陣,將其作為字符串傳遞給程序,即mat C = `cov'。后,我們可以使用這些矩陣用drawnorm模擬我們的數(shù)據(jù),擬合我們的模型,并檢驗(yàn)原假設(shè)。我們還在 sem 命令**添加了捕獲,以在模型不收斂的情況下捕獲錯(cuò)誤。下面的代碼塊包含此程序的語法,稱為simsem。


    第 4 步:編寫一個(gè)名為 power_cmd_simsem 的程序,允許您使用 power 運(yùn)行模擬

    如果我們只對(duì)一組特定的假設(shè)感興趣,我們可以停止模擬。但是編寫一個(gè)名為 power_cmd_simsem 的附加程序很容易,它允許我們使用 Stata 的 power 命令為一系列樣本大小創(chuàng)建表格和圖表。我們只需要像在 simsem 命令中那樣包含輸入語法,使用 simsem 命令進(jìn)行模擬,然后返回結(jié)果。


    第 5 步:可選項(xiàng):編寫一個(gè)名為 power_cmd_simsem_init 的程序,以便您可以查看模型在不同樣本大小下模型的收斂速度

    收斂通常是 SEM 模擬中的一個(gè)問題。如果您的模型在較小的樣本量下難以收斂,則在功率輸出表中添加convergence rate 列可能會(huì)很有用。




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