Advancing statistical analysis of ambulatory assessment data in the study of addictive behavior: A primer on three person-oriented techniques.
Advancing statistical analysis of ambulatory assessment data in the study of addictive behavior: A primer on three person-oriented techniques.
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DOI：
10.1016/j.addbeh.2017.12.018
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发表时间：
2018-08
影响因子：
4.4
通讯作者：
Beltz AM
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Foster KT;Beltz AM
动态评估（AA）方法有可能以前所未有的方式增进对成瘾行为的理解和治疗，部分原因在于其强调对个体在情境中的成瘾行为进行密集的重复评估。但是，许多传统上应用于AA数据的分析技术——在个体和时间上取平均值的技术——并没有充分发挥这种潜力。为了利用关于成瘾行为的AA数据的个体化和时间性特征，本文考虑了三种未得到充分利用的面向个体的分析技术：多层模型、P技术和群体迭代多模型估计。在回顾了主流分析技术之后，介绍了每种面向个体的技术，提及了AA数据的规范，提供了一个使用生成数据的示例分析，并讨论了优点和局限性；文章最后对这些技术进行了简要比较。越来越多地使用面向个体的技术将极大地增强从关于成瘾行为的AA数据中得出的推论，并对个体化干预措施的发展具有影响。
Ambulatory assessment (AA) methodologies have the potential to increase understanding and treatment of addictive behavior in seemingly unprecedented ways, due in part, to their emphasis on intensive repeated assessments of an individual's addictive behavior in context. But, many analytic techniques traditionally applied to AA data - techniques that average across people and time - do not fully leverage this potential. In an effort to take advantage of the individualized, temporal nature of AA data on addictive behavior, the current paper considers three underutilized person-oriented analytic techniques: multilevel modeling, p-technique, and group iterative multiple model estimation. After reviewing prevailing analytic techniques, each person-oriented technique is presented, AA data specifications are mentioned, an example analysis using generated data is provided, and advantages and limitations are discussed; the paper closes with a brief comparison across techniques. Increasing use of person-oriented techniques will substantially enhance inferences that can be drawn from AA data on addictive behavior and has implications for the development of individualized interventions.
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影响因子：
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作者：
Duckworth AL;Tsukayama E;May H
通讯作者：
May H
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作者：
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