Dissertationsprojekt, welches sich mit der Performanz von Multiple Indikator (second order) Growth Mixture Modellen beschäftigt.
Latente Wachstumskurvenmodelle (Latent Growth Curve Models; LGCM) sind eine der führenden Längsschnittanalyse-Techniken für die Untersuchung von Veränderungsprozessen. Sie untersuchen, wie sich Personen über die Zeit hinweg verändern, worin sich diese Veränderungen zwischen Personen unterscheiden und welche Determinanten für diese Veränderungen verantwortlich sind. Growth Mixture Modelle (GMM) und Multiple Indicator Growth Mixture Modelle (MIGMM) (als messtechnische Erweiterung von GMMs) erlauben es darüber hinaus, auch die Heterogenität innerhalb einer Population in der Analyse zu berücksichtigen und können als eine Erweiterung von latenten Wachstumskurvenmodellen (LGC-Modellen) verstanden werden. Die Annahme eines, für alle Untersuchungspersonen einheitlichen Wachstumsverlaufs, wird verworfen. Stattdessen nehmen GMMs/MIGMMs an, dass beobachtete Daten mehrere Subpopulationen bzw. latente Klassen repräsentieren. Diese latenten Klassen lassen sich identifizieren und schätzen, so dass für jede identifizierte Klasse eigene Entwicklungsverläufe aufgedeckt werden können.
GMMs/MIGMMs sind somit analytische Werkzeuge, welche es ermöglichen eine post-hoc Identifikation und Beschreibung von Gruppenunterschieden hinsichtlich des Wandels über die Zeit durchzuführen. Durch die Möglichkeit der Identifikation von unbeobachteten Subpopulationen lassen sich Wachstumsverläufe und deren Unterschiede zwischen und innerhalb der unbeobachteten Subpopulationen untersuchen.
Trotz des vielversprechenden Potenzials der Analysemethodik ist noch nicht abschließend geklärt, wie zuverlässig die Analysemodelle unter verschiedener empirischen Datensituationen arbeiten. Insbesondere Multiple-Indicator-GMMs wurden hierfür noch nicht hinreichend und systematisch evaluiert. Im Rahmen dieses Promotionsprojekts wird untersucht, ob MIGMMs tatsächlich valide Schätzergebnisse liefern können und wiefern die Identifikation von latenten Wachstumsklassen zuverlässig ist. Anhand einer Monte-Carlo-Simulation wird die Leistungsfähigkeit von MIGMMs unter verschiedenen Datensituationen (Messinvarianz der Konstrukte, Fallzahl, Größe der Klassen, Klassenunterschiede etc.) evaluiert.
http://dx.doi.org/10.18419/opus-10420
Multiple Indicator Growth Mixture Models: a statistical simulation to evaluate performance for social science analysis.
Multiple Indicator Growth Mixture Models (MIGMM) combine the design principles of latent measurement models, growth curve models, and latent class analysis. MIGMMs are thus analytical tools for empirical social research, which consider the measurements as latent constructs and simultaneously allow post-hoc identification and description of group differences with respect to temporal change. By identifying unobserved subpopulations, social change processes and their differences between and within the unobserved subpopulations can be investigated. While simple Growth Mixture Models, based on manifest variables, have already been evaluated in numerous Monte Carlo studies, a systematic analysis of the performance of multiple indicator GMMs is still lacking. This simulation study aims to systematically evaluate the performance of MIGMMs under different data situations, focusing in particular on temporal, group-specific and combined invariance violations of the latent measurement models. The following conditions were manipulated: measurement invariance of the latent constructs, class distance, mixing proportion and the number of observations. It is shown that especially the class distance between the latent growth groups and the violations of the measurement invariance between the latent groups have an influence on the performance of MIGMMs regarding class identification, coefficient estimates and standard error calculation. Based on these results, it is recommended to use MIGMMs only for large and distinct differences in the growth pattern and only for latent constructs with established reliability for group differences. The results of this study are intended to guide the research practice of empirical social research and provide recommendations for the use of this new analytic tool for longitudinal studies.
Keywords:
Growth Mixture Model; Multiple Indicator; measurement invariance; Monte Carlo Simulation; Panelanalysis;
Krause, Thomas. 2019. Appendix Multiple Indicator Growth Mixture Models. https://osf.io/aq29w/.
http://dx.doi.org/10.18419/opus-10599
(Informationskriterien zur latenten Klassenidentifikation für Multiple Indicator Growth Mixture Models)
Information criteria for latent class identification in multiple indicator growth mixture models
This paper evaluates information criteria for class identification in multiple indicator growth mixture models. This identification of latent classes is evaluated under the simulation conditions of missing invariance of the measurement and different class distances. The data used are based on a Monte Carlo simulation study. This paper extends previous results by evaluating a broader range of IC-Indices. All previously proposed IC measures are examined for their ability to identify classes and compared with more recent proposals. These include the Hierarchical BIC, which explicitly takes the latent class structure into account. The evaluations of the simulation results show that the Hierarchical BIC has a completely different identification structure than all other IC-Indices and provides comparatively good results with small distances between the latent classes.
Keywords:
Growth Mixture Model; multiple indicator; measurement invariance; Monte Carlo simulation; Hierachical BIC.