A dynamic social relations model for clustered longitudinal dyadic data with continuous or ordinal responses
A dynamic social relations model for clustered longitudinal dyadic data with continuous or ordinal responses
复制标题
具有连续或有序响应的聚类纵向二元数据的动态社会关系模型
DOI：
10.1093/jrsssa/qnad115
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Pillinger R
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Pillinger R
社会关系模型允许识别集群，演员，合作伙伴和关系的影响时，分析集群的二元数据的个人或其他分析单位之间的相互作用。我们提出了这个模型的扩展，它处理纵向数据，并采用动态结构，其中的响应可以是连续的，二进制的，或有序的。这使得解开的关系的影响，从时间波动和测量误差和个人是否响应他们的合作伙伴的行为在以前的观察调查。我们激励和说明模型与加拿大的数据对家庭内的个人观察到一起工作的冲突讨论任务的应用程序。
Social relations models allow the identification of cluster, actor, partner, and relationship effects when analysing clustered dyadic data on interactions between individuals or other units of analysis. We propose an extension of this model which handles longitudinal data and incorporates dynamic structure, where the response may be continuous, binary, or ordinal. This allows the disentangling of the relationship effects from temporal fluctuation and measurement error and the investigation of whether individuals respond to their partner’s behaviour at the previous observation. We motivate and illustrate the model with an application to Canadian data on pairs of individuals within families observed working together on a conflict discussion task.
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影响因子：
1.6
作者：
Snijders, TAB;Kenny, DA
通讯作者：
Kenny, DA
DOI：
10.1111/j.1469-7610.2011.02484.x
发表时间：
2012-06-01
影响因子：
7.6
作者：
Jenkins, Jennifer;Rasbash, Jon;Dunn, Judy
通讯作者：
Dunn, Judy
处理纵向循环数据：社会关系增长模型
影响因子：
3
作者：
S. Nestler;K. Geukes;R. Hutteman;M. Back
通讯作者：
M. Back
影响因子：
6.3
作者：
Bollen, KA;Curran, PJ
通讯作者：
Curran, PJ
影响因子：
7.6
作者：
J. Rasbash;J. Jenkins;T. O’Connor;J. Tackett;D. Reiss
通讯作者：
J. Rasbash;J. Jenkins;T. O’Connor;J. Tackett;D. Reiss