Aplicação da psiconetria para comparar o fator psicométrico e os modelos de rede

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Esta postagem do blog foi escrita por Kees-Jan Kan.

Uma tabela com medidas de ajuste calculadas pelo pacote psiconetrico.

As primeiras publicações usando o pacote R psiconetria estão aparecendo!

Em uma publicação recente e seu site de tutorial associado, nós (Kan, de Jonge, van der Maas, Levine & Epskamp, ​​2020) ilustramos como psiconetria pode ser usado para modelagem gráfica gaussiana (GGM) e análise de variável latente. Isso mostra, em primeiro lugar, a enorme flexibilidade de psiconetria. Essa flexibilidade vem com outra vantagem: os pesquisadores agora podem comparar as estatísticas de ajuste de modelos de rede psicométrica e modelos de variáveis ​​latentes sem se preocupar se as diferenças nos resultados podem ser decorrentes do uso de diferentes pacotes de software.

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Uma comparação entre a rede e os modelos de variáveis ​​latentes é especialmente valiosa (‘razoável’) quando ambos os tipos de modelos são verdadeiramente confirmatórios. Nosso artigo, portanto, incluiu essa comparação. Para aqueles que se interessam pelo assunto inteligência, encontramos os seguintes resultados: Modelos de rede de inteligência replicados em amostras (padronização WAIS), como fazem os modelos fatoriais bem estabelecidos. Além disso, as redes confirmatórias forneceram ajustes consideravelmente melhores para os dados do que os modelos de fator considerados. Juntos, esses resultados fornecem (mais) suporte para uma abordagem de rede para inteligência geral.* Porque nosso artigo é acompanhado por um breve psiconetria tutorial de como conduzir tal série de análises, esperamos que você possa usar parte do código para suas próprias comparações de modelos ou encontrar outra inspiração nele.

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Implicitamente, nosso artigo ilustra que psiconetria pode ser usado para todos os tipos de análises paralelas às que estamos acostumados na análise de variáveis ​​latentes e modelagem de equações estruturais. Pense em introduzir restrições (igualdade ou desigualdade) em seus modelos de rede. Restrições de igualdade tornam possível fixar as arestas a valores específicos fornecidos pelo usuário, ou testar se certas arestas são iguais entre si, por exemplo. Isso seria útil na análise de vários grupos, por exemplo, quando você gostaria de testar se (parte da) estrutura da rede pode ser considerada igual entre os sexos, grupos de idade ou outras subamostras. Com restrições de desigualdade, você pode testar, por exemplo, se todas (ou algumas) arestas em um determinado modelo podem ser consideradas positivas.

Nesse sentido, nosso artigo sobre inteligência pode ser considerado como aplicando algumas das funcionalidades de psiconetria que foram analisados ​​na publicação de psicometrika de Sacha (Epskamp, ​​2020).

Estamos ansiosos para mais artigos!

* Em nosso trabalho anterior, usamos o pacote R OpenMx, que também é flexível, é claro, mas, em nossa opinião, menos amigável, em parte porque este pacote não tem especificamente projetado para conduzir GGM.



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