Conception et hypothèse : nous avons mesuré wellbeing
à Time-1 et Time-2, nous voulons voir si le facteur A
(mesuré à Time-1 et supposé être un facteur stable dans le temps) est un prédicteur significatif de facteur B
(mesuré à Time-2) . Nous nous attendons également à ce que wellbeing
, actuels ou passés, y contribuent B
.
Question : est-il approprié de faire une régression multiple avec une wellbeing
mesure aux deux moments (en utilisant le même instrument) comme prédicteur simultané? - des corrélations significatives entre les prédicteurs sont présentes, mais les diagnostics de multicolinéarité semblaient bons ... existe-t-il un meilleur moyen de tester l'hypothèse qui ferait bon usage du plan longitudinal ?
Merci beaucoup!
A
est un prédicteur deB
, au-delà de la contribution dewellbeing
mesuré à chaque point dans le temps. La régression multiple semble être en mesure de répondre à cela, mais je ne sais pas si c'est la meilleure approche ...Réponses:
Après avoir consulté plusieurs personnes, voici quelques conseils que j'ai reçus qui m'ont aidé à décider de l'approche à adopter. En fin de compte, cela revient à la question de recherche et aux hypothèses avancées.
Si nous étions intéressés à la contribution unique
A
àB
, au-delà actuel et passéwellbeing
, nous avons pu exécuter la régression hiérarchique. Il y aura beaucoup de variances qui se chevauchent, expliquées par le courant et le passéwellbeing
, mais les saisir dans des étapes distinctes peut nous aider à comprendre la contribution unique de l'une à l'autreB
. Dans notre cas, nous sommes entrés pour la premièrewellbeing
fois à Time-1, puiswellbeing
à Time-2. Même si Time-1wellbeing
expliquait une grande partie de la varianceB
, ce n'était plus un prédicteur significatif lorsque nous sommes entrés dans Time-2wellbeing
. Cela suggère que le courant, plutôt que le passé,wellbeing
est un facteur contributif plus important. nous sommes entrésA
dans la dernière étape, et il a apporté une amélioration significative au modèle avec Time-1 et Time-2wellbeing
, et cela soutient notre hypothèse initiale.Si nous étions intéressés à la façon dont le changement dans
wellbeing
de temps en temps à 1-2 prévoitB
, nous pourrions calculer les scores de différence, ou utiliser des modèles de score de changement latents plus élaborés pour tenir compte de la nature à plusieurs reprises mesuréewellbeing
. Quelques ressources utiles pour cette approche: l'article de revue de McArdle de 2009 , les diapositives Cambridge Powerpoint avec des exemples et la syntaxe Mplusla source