Mixture Factor Analysis for Approximating a Nonnormally Distributed Continuous Latent Factor With Continuous and Dichotomous Observed Variables.
Mixture Factor Analysis for Approximating a Nonnormally Distributed Continuous Latent Factor With Continuous and Dichotomous Observed Variables.
复制标题
用于近似具有连续和二分观测变量的非正态分布连续潜在因子的混合因子分析。
DOI：
10.1080/00273171.2012.658339
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发表时间：
2012
影响因子：
3.8
通讯作者：
Amemiya,Yasuo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wall,MelanieM;Guo,Jia;Amemiya,Yasuo
混合因子分析被检查为在连续和二分观察变量存在的情况下灵活估计非正态分布连续潜在因子的方法。模拟研究将混合因子分析与正态最大似然 (ML) 潜在因子建模进行了比较。连续结果与二分结果会出现不同的结果。对于二分结果，正常的 ML 路径估计存在偏差，随着潜在因子偏斜/峰度的增加而恶化，并且不会随着样本量的增加而减少，而混合因子分析模型会随着样本量的增加（500 或更大）产生几乎无偏的估计量，并提供接近标称的覆盖概率。对于连续结果变量，无论潜在因子偏度如何，两种方法都会产生具有最小偏差的因子载荷估计，但混合因子分析更有效。该方法是使用一项针对患有囊性纤维化的青少年的研究所激发的数据来证明的，该研究检查了治疗依从性的预测因素。总之，在存在偏态/峰态潜在因子的情况下，混合因子分析比正常的 ML 估计有所改进，但由于将潜在因子与二分结果和计算问题相关的估计器的可变性，在本研究中，只有在较大样本量（500 或更大）时才能完全实现这些改进。
Mixture factor analysis is examined as a means of flexibly estimating nonnormally distributed continuous latent factors in the presence of both continuous and dichotomous observed variables. A simulation study compares mixture factor analysis with normal maximum likelihood (ML) latent factor modeling. Different results emerge for continuous versus dichotomous outcomes. For dichotomous outcomes, normal ML path estimates have bias that worsens as latent factor skew/kurtosis increases and does not diminish as sample size increases, whereas the mixture factor analysis model produces nearly unbiased estimators as sample sizes increase (500 and greater) and offers near nominal coverage probability. For continuous outcome variables, both methods produce factor loading estimates with minimal bias regardless of latent factor skew, but the mixture factor analysis is more efficient. The method is demonstrated using data motivated by a study on youth with cystic fibrosis examining predictors of treatment adherence. In summary, mixture factor analysis provides improvements over normal ML estimation in the presence of skewed/kurtotic latent factors, but due to variability in the estimator relating the latent factor to dichotomous outcomes and computational issues, the improvements were only fully realized, in this study, at larger sample sizes (500 and greater).
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