Realizaré análisis de lpa lca con r3step y bch en mplus y r
Consultor estadístico con doctorado, modelado avanzado, R Mplus Stata Python
Acerca de este Servicio
Consulta inicial gratuita: Envía tu pregunta de investigación, indicadores, tamaño de muestra y resultados requeridos para que pueda confirmar si encaja antes de que hagas el pedido.
¿Necesitas un análisis de perfiles latentes (LPA) o análisis de clases latentes (LCA) defendible, no solo la salida del software?
Ofrezco modelado de mezcla a nivel de doctorado en Mplus y R para investigadores, estudiantes de doctorado, autores académicos y equipos profesionales.
Los servicios pueden incluir:
- Enumeración y comparación de modelos LPA/LCA
- AIC, BIC, BIC ajustado, entropía y pruebas de razón de verosimilitud
- Verificación de convergencia, máximos locales, tamaño de clase y estabilidad
- Gráficos de perfiles/clases e interpretación sustantiva
- Covariables usando R3STEP
- Resultados distales usando BCH
- Sintaxis de Mplus/R, tablas listas para publicación e interpretación
- Métodos estadísticos/resultados, revisión metodológica y soporte para respuestas a revisores
La selección del modelo considera ajuste, teoría, separación de clases, estabilidad e interpretabilidad, no solo un número preferido de clases.
Cada pedido se define en torno a un conjunto de indicadores acordados, rango de clases, estructura de covariables/resultados y entregables definidos. Diseños más complejos, incluyendo longitudinales, multinivel, crecimiento-mixtura, multi-grupo o trabajos de revisión extensos, requieren una oferta personalizada.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué datos e información debo proporcionar?
Por favor, proporciona tu pregunta de investigación, tamaño de muestra, variables indicadoras, tipos y codificación de variables, información sobre datos faltantes y cualquier covariable o resultado distal propuesto. Un conjunto de datos anonimizado, un libro de códigos y resultados anteriores son útiles.
¿Necesito LPA o LCA?
La LPA se usa generalmente con indicadores continuos, mientras que la LCA se emplea con indicadores categóricos. Puedo revisar tus variables y tu pregunta de investigación y recomendar el enfoque adecuado.
¿Qué software utilizas?
Principalmente uso Mplus y R. El software se seleccionará según el modelo, los tipos de indicadores, los requisitos de variables auxiliares y los resultados necesarios.
¿Puedes ayudar a seleccionar el número de perfiles o clases?
Sí. Comparo soluciones candidatas usando índices de ajuste, pruebas de razón de verosimilitud, entropía, tamaños de clase, convergencia, máximos locales, significado teórico, separación e interpretabilidad.
¿Puedes garantizar un número específico de clases?
No. La solución seleccionada debe estar respaldada por los datos, evidencia estadística, teoría, estabilidad e interpretabilidad sustantiva. No impongo una solución de clase preferida.
¿Puedes incluir covariables y resultados distales?
Sí. Las covariables pueden examinarse usando R3STEP y los resultados distales usando BCH cuando sea apropiado. El número, tipo y codificación de las variables auxiliares deben acordarse antes de ordenar.
¿Puedes revisar un modelo existente en Mplus o R?
Sí. Puedo revisar la sintaxis, los resultados, problemas de convergencia, máximos locales, índices de ajuste, tamaños de clase, resultados de comparación de modelos y la interpretación. Un reanálisis extenso puede requerir una oferta personalizada.
¿Qué se incluye en una revisión?
Una revisión cubre correcciones o aclaraciones dentro del conjunto de indicadores, rango de clases, covariables, resultados y entregables acordados. Variables nuevas, modelos, conjuntos de datos o estrategias de enumeración de clases son trabajo adicional.
¿Puedes ayudar con la tesis, manuscrito o reporte de revisores?
Sí. Puedo apoyar en métodos/resultados estadísticos, justificación de selección de modelos, interpretación, tablas listas para publicación y respuestas a revisores estadísticos dentro del alcance acordado de LPA/LCA.
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Thank you very much, Imran! Your feedback helped me zoom out of my findings and improve my storyline
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